如何将变量中的列表附加到 R 中数据帧的特定行中的列表？

我创建了一个 RMarkdown 来检查错误，其输出print指定错误以及需要更正哪些行号的语句（这将检查df以下）。我创建了另一个数据框（df.index在下面的示例中）来跟踪每列需要更正的行（即df）。本质上，我需要添加一个列来存储需要为每列进行更正的行列表df。然后，当我进行更多错误检查时，我需要将其附加到给定行中的列表中df.index并将新列表添加到其他行rows新创建的列summary数据框。

我已经浏览了列表上的数十个 SO 条目，但找不到一个好的答案。这是我尝试过的，我用这个最小的例子来展示。这段代码确实有效，它给了我我想要的输出。然而，它非常冗长，我的项目团队中的其他人可能很难阅读和理解它。

最小的例子

Data

library(dplyr)

# Dataframe that contains the dataset that I'm checking for errors.
df <-
  structure(
    list(
      `1.1.` = c("Andrew", "Max", "Sylvia", NA, "1",
                 NA, NA, "Jason"),
      `1.2.` = c(1, 2, 2, NA, NA, 5, 3, NA),
      `1.3.` = c(
        "cool",
        "amazing",
        "wonderful",
        "okay",
        NA,
        "sweet",
        "chocolate",
        "fine"
      )
    ),
    class = "data.frame",
    row.names = c(NA, -8L)
  )


# Dataframe that contains the column numbers and names, which will be used to create a summary of what rows need to be changed for each column.
df.index <-
  structure(list(
    number = c("1.1.", "1.2.", "1.3."),
    name = c("name",
             "number", "category")
  ),
  class = "data.frame",
  row.names = c(NA, -3L))

我尝试过的

obs <- "1.1."

na.index <- which(is.na(df$`1.1.`))

summary <- df.index %>%
  dplyr::mutate(rows = ifelse(number == obs, list(na.index), NA))

# Check to see if there are any numeric values in this character column. Adding 6 just to have a duplicate for this example.
na.index2 <-
  c(which(!is.na(as.numeric(
    as.character(df$`1.1.`)
  ))), 6)

# Append new list from na.index2 to the existing list in row 1 (or 1.1.), and keep only the unique values, excluding NAs.
summary <- summary %>%
  dplyr::mutate(rows = ifelse(number == obs, list(unique(na.omit(
    unlist(append(rows, list(na.index2)))
  ))), NA))

# Column 1.2. in df.
obs <- "1.2."

na.index3 <- which(df$`1.2.` > 2)

summary <- summary %>%
  dplyr::mutate(rows = ifelse(number == obs, list(na.index3), rows))

na.index4 <- which(df$`1.2.` == 2)

summary <- summary %>%
  dplyr::mutate(rows = ifelse(number == obs, list(unique(na.omit(
    unlist(append(rows[2], list(na.index4)))
  ))), rows))

# Column 1.3. in df.
obs <- "1.3."

na.index5 <- which(df$`1.3.` == "okay")

summary <- summary %>%
  dplyr::mutate(rows = ifelse(number == obs, list(na.index5), rows))

Output（这也是预期的输出）

summary

  number     name       rows
1   1.1.     name 4, 6, 7, 5
2   1.2.   number 6, 7, 2, 3
3   1.3. category          4

我在上面的示例中得到了所有正确的行，但是必须有一种更简单的方法来执行此操作，并且无需创建obs并且必须指定行号（例如，rows[2]) 附加列表时。

正如您所看到的，并非每一列都有相同的错误检查。所以，我希望有一种简单的方法来将列表添加到rows列于summary当我对每个类别进行类似的检查时（例如1.2., 1.3.等），以及能够附加其他列表（如此处所示）。

我们可以循环across'df' 的列，获取索引NA和纯数字元素 (str_detect) in a list，使用“pivot_longer”重塑为“long”格式并与“df.index”数据连接

library(dplyr)
library(stringr)
library(tidyr)
out <-  df %>% 
    summarise(across(everything(), ~ {
       tmp <- df.index$name[match(cur_column(), df.index$number)]
       if(tmp == 'name') list(which(is.na(.)|str_detect(., 
          '^-?[0-9.]+$'))) else if(tmp == "number") 
             list(which(is.na(.)|str_detect(., '\\D'))) else 
          list(which(is.na(.)))})) %>%
    pivot_longer(everything(), names_to = 'number', values_to = 'rows') %>% 
    right_join(df.index) %>%
    select(names(df.index), everything())

-output

> out
# A tibble: 3 x 3
  number name     rows     
  <chr>  <chr>    <list>   
1 1.1.   name     <int [4]>
2 1.2.   number   <int [3]>
3 1.3.   category <int [1]>

> out$rows
[[1]]
[1] 4 5 6 7

[[2]]
[1] 4 5 8

[[3]]
[1] 5

Update

根据更新的检查，只需修改条件else if or else

out <-  df %>% 
    summarise(across(everything(), ~ {
       tmp <- df.index$name[match(cur_column(), df.index$number)]
       if(tmp == 'name') list(which(is.na(.)|str_detect(., 
          '^-?[0-9.]+$'))) else if(tmp == "number") 
             list(which(. >= 2)) else 
          list(which(. %in% 'okay'))})) %>%
    pivot_longer(everything(), names_to = 'number', values_to = 'rows') %>% 
    right_join(df.index) %>%
    select(names(df.index), everything())

-output

> out$rows
[[1]]
[1] 4 5 6 7

[[2]]
[1] 2 3 6 7

[[3]]
[1] 4