dplyr case_when 具有动态案例数

想要使用 dplyr 和case_when将一系列指标列折叠为单个列。挑战是我希望能够折叠未指定/动态数量的列。

考虑以下数据集，gear已被分成一系列指标列。

library(dplyr)
data(mtcars)
mtcars = mtcars %>%
  mutate(g2 = ifelse(gear == 2, 1, 0),
         g3 = ifelse(gear == 3, 1, 0),
         g4 = ifelse(gear == 4, 1, 0)) %>%
  select(g2, g3, g4)

我正在尝试编写一个执行相反操作的函数。

当我知道有多少情况可以这样做时，如下所示：

combine_indices = function(db, cols, vals){
  db %>% mutate(new_col = case_when(!!sym(cols[1]) == 1 ~ vals[1],
                                    !!sym(cols[2]) == 1 ~ vals[2],
                                    !!sym(cols[3]) == 1 ~ vals[3]))
}

cols = c("g2", "g3", "g4")
vals = c(2,3,4)
combine_indices(mtcars, cols, vals)

不过，我想要combine_indices函数来处理任意数量的索引列（现在它只适用于三个）。

根据文档（?case_when），“如果您的模式存储在列表中，您可以将其拼接为!!!“。但我无法让这个工作：

patterns = list(sym(cols[1] == 1 ~ vals[1],
                sym(cols[2] == 1 ~ vals[2],
                sym(cols[3] == 1 ~ vals[3])

mtcars %>% mutate(new_col = case_when(!!!patterns))

只产生一个充满 NA 的新列。

If !!!patterns成功了，那么获取列表就很简单了cols and vals并生成patterns。但是，我无法得到正确的报价。希望更熟悉quosures的人知道如何做。

注意-这里的一些类似问题是使用连接或其他函数解决的。但是，我仅限于使用case_when因为使用 dbplyr 时它如何转换为 sql。

我们可以创建一串条件，使用parse_exprs并拼接它（!!!).

library(dplyr)
library(rlang)

combine_indices = function(db, cols, vals){
   db %>% mutate(new_col = case_when(!!!parse_exprs(paste(cols, '== 1 ~', vals))))
}


cols = c("g2", "g3", "g4")
vals = c(2,3,4)
combine_indices(mtcars, cols, vals)

返回：

#   g2 g3 g4 new_col
#1   0  0  1       4
#2   0  0  1       4
#3   0  0  1       4
#4   0  1  0       3
#5   0  1  0       3
#6   0  1  0       3
#....

where paste产生条件case_when动态地。

paste(cols, '== 1 ~', vals)
#[1] "g2 == 1 ~ 2" "g3 == 1 ~ 3" "g4 == 1 ~ 4"