Об’єднайте два або більше стовпців у кадрі даних у новий стовпець з новою назвою

Наприклад, якщо у мене це є:

n = c(2, 3, 5) 
s = c("aa", "bb", "cc") 
b = c(TRUE, FALSE, TRUE) 
df = data.frame(n, s, b)

  n  s     b
1 2 aa  TRUE
2 3 bb FALSE
3 5 cc  TRUE

Тоді як я поєднаю два стовпчики nі sв новий стовпець, названий xтаким, щоб він виглядав так:

  n  s     b     x
1 2 aa  TRUE  2 aa
2 3 bb FALSE  3 bb
3 5 cc  TRUE  5 cc

Використовуйте paste.

 df$x <- paste(df$n,df$s)
 df
#   n  s     b    x
# 1 2 aa  TRUE 2 aa
# 2 3 bb FALSE 3 bb
# 3 5 cc  TRUE 5 cc

Для вставки роздільника:

df$x <- paste(df$n, "-", df$s)

Як уже згадувалося в коментарях Uwe та UseR, загальним рішенням у tidyverseформаті було б використання команди unite:

library(tidyverse)

n = c(2, 3, 5) 
s = c("aa", "bb", "cc") 
b = c(TRUE, FALSE, TRUE) 

df = data.frame(n, s, b) %>% 
  unite(x, c(n, s), sep = " ", remove = FALSE)

Деякі приклади з NA та їх вилучення з використанням

n = c(2, NA, NA) 
s = c("aa", "bb", NA) 
b = c(TRUE, FALSE, NA) 
c = c(2, 3, 5) 
d = c("aa", NA, "cc") 
e = c(TRUE, NA, TRUE) 
df = data.frame(n, s, b, c, d, e)

paste_noNA <- function(x,sep=", ") {
gsub(", " ,sep, toString(x[!is.na(x) & x!="" & x!="NA"] ) ) }

sep=" "
df$x <- apply( df[ , c(1:6) ] , 1 , paste_noNA , sep=sep)
df

Використання dplyr::mutate:

library(dplyr)
df <- mutate(df, x = paste(n, s)) 

df 
> df
  n  s     b    x
1 2 aa  TRUE 2 aa
2 3 bb FALSE 3 bb
3 5 cc  TRUE 5 cc

Ми можемо використовувати paste0 :

df$combField <- paste0(df$x, df$y)

Якщо ви не хочете, щоб у з’єднаному полі вводився пробіл. Це корисніше, якщо ви плануєте використовувати комбіноване поле як унікальний ідентифікатор, який представляє комбінації двох полів.

Замість

• paste (пробіли за замовчуванням),
• paste0(змусити включити відсутніх NAяк символів) або
• unite (обмежено 2 стовпцями та 1 роздільником),

Я б запропонував альтернативу настільки ж гнучку, paste0але більш обережну з NA:stringr::str_c

library(tidyverse)

# check the missing value!!
df <- tibble(
  n = c(2, 2, 8),
  s = c("aa", "aa", NA_character_),
  b = c(TRUE, FALSE, TRUE)
)

df %>% 
  mutate(
    paste = paste(n,"-",s,".",b),
    paste0 = paste0(n,"-",s,".",b),
    str_c = str_c(n,"-",s,".",b)
  ) %>% 

  # convert missing value to ""
  mutate(
    s_2=str_replace_na(s,replacement = "")
  ) %>% 
  mutate(
    str_c_2 = str_c(n,"-",s_2,".",b)
  )
#> # A tibble: 3 x 8
#>       n s     b     paste          paste0     str_c      s_2   str_c_2   
#>   <dbl> <chr> <lgl> <chr>          <chr>      <chr>      <chr> <chr>     
#> 1     2 aa    TRUE  2 - aa . TRUE  2-aa.TRUE  2-aa.TRUE  "aa"  2-aa.TRUE 
#> 2     2 aa    FALSE 2 - aa . FALSE 2-aa.FALSE 2-aa.FALSE "aa"  2-aa.FALSE
#> 3     8 <NA>  TRUE  8 - NA . TRUE  8-NA.TRUE  <NA>       ""    8-.TRUE

^{Створено 2020-04-10 пакетом reprex (v0.3.0)}

додаткова примітка з str_cдокументації

Як і в більшості інших функцій R, відсутні значення є "інфекційними": щоразу, коли відсутнє значення поєднується з іншим рядком, результат завжди буде відсутній. Використовувати str_replace_na()для перетворення NAв"NA"

Є й інші чудові відповіді, але у випадку, коли ви не знаєте назви стовпців чи кількість стовпців, які ви хочете заздалегідь об'єднати, корисне наступне.

df = data.frame(x = letters[1:5], y = letters[6:10], z = letters[11:15])
colNames = colnames(df) # could be any number of column names here
df$newColumn = apply(df[, colNames, drop = F], MARGIN = 1, FUN = function(i) paste(i, collapse = ""))