提问人：MMamone 提问时间：10/25/2023 最后编辑：Gregor ThomasMMamone 更新时间：10/26/2023 访问量：51
是否有报告数据不同的列的功能？
Is there a function to report columns where data differs?
问：
我有一个表格，列出了不同地点物种的存在/不存在 （1/0） 数据，以及它们的历史存在/不存在。我希望能够列出“新”物种，即哪些列在新行中存在，哪些列在历史行中存在 0。
site=c(1,1)
sample=c("hist","new")
speciesA=c(0,0)
speciesB=c(1,1)
speciesC=c(0,1)
df=data.frame(site,sample,speciesA,speciesB,speciesC)
df
# site sample speciesA speciesB speciesC
# 1 1 hist 0 1 0
# 2 1 new 0 1 1
是否有函数可以返回仅列名，在本例中为“speciesC”？
答：
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Gregor Thomas
10/25/2023
#1
我可能会将您的数据转入长格式，并将其作为分组操作进行：
library(tidyr)
library(dplyr)
df |>
pivot_longer(starts_with("species")) |>
filter(n_distinct(value) > 1, .by = c(site, name))
# # A tibble: 2 × 4
# site sample name value
# <dbl> <chr> <chr> <dbl>
# 1 1 hist speciesC 0
# 2 1 new speciesC 1
这在检查哪些条件方面提供了很大的灵活性（例如，如果您只想标记更改 where 和 ，那将是一个简单的更改），并且无论输入的列数如何，都会提供很好的常规输出。如果你只是想把物种名称写出来，你可以添加到这个末尾hist = 0new = 1... |> distinct(name)
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r2evans
10/25/2023
#2
基础 R：
subset(df, select = startsWith(names(df), "species")) |>
sapply(function(z) all(z == 0:1))
# speciesA speciesB speciesC
# FALSE FALSE TRUE
您可以使用您喜欢的任何列选择方法，即使只是在这种情况下。df[,-(1:2)] |> sapply(....)
您可以通过以下方式获取真实的条目：which
subset(df, select = startsWith(names(df), "species")) |>
sapply(function(z) all(z == 0:1)) |> which() |> names()
# [1] "speciesC"
（这确实依赖于行的顺序，即之前。"hist""new"
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MMamone
10/26/2023
谢谢，有没有办法过滤掉“错误”的回答，只查看真实的回答？
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r2evans
10/26/2023
请看我的编辑
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MMamone
10/27/2023
谢谢，我能够让它与它一起工作。
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mapardo
10/26/2023
#3
将pivot_longer与pivot_wider转换相结合的替代解决方案
library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% pivot_longer(-c(site,sample),names_to = "specie", values_to = "present") %>%
pivot_wider(names_from = "sample",values_from = "present") %>% filter(hist == 0 & new == 1) %>%
distinct(site,specie)
因此，您可以获得有关物种和地点的信息：
# A tibble: 1 × 2
site specie
<dbl> <chr>
1 1 speciesC
这种方式对 NA 值或意外值具有鲁棒性
site=c(1,1)
sample=c("hist","new")
speciesA=c(0,0)
speciesB=c(1,1)
speciesC=c(0,NA_integer_)
speciesD=c(0,10)
df=data.frame(site,sample,speciesA,speciesB,speciesC,speciesD)
df
# site sample speciesA speciesB speciesC speciesD
# 1 hist 0 1 0 0
# 1 new 0 1 NA 10
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