r中变量的合并调查列

Question

我正在分析一项非常大的调查，我想通过 4 个问题的几种组合来合并调查的四个部分。下面我创建了一个小例子。一点背景知识：受访者要么回答 q2、q5、q8 或 q9，因为他们只根据 q1 中的答案填写了调查的 4 个部分中的 1 个（此处未显示）。因此，四列中只有一列包含答案（1 或 2），而其他包含 NA。 q2、q5、q8、q9 是类似的问题，具有相同的答案选项，这就是为什么我想将它们组合起来，以使我的数据集更窄，并更容易进一步分析数据。

q2_1 <- c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, rep(c(1:2), 1))
q5_1 <- c(NA, NA, NA, NA, rep(c(1:2), 1), NA, NA)
q8_1 <- c(NA, NA, rep(c(1:2), 1), NA, NA, NA, NA)
q9_1 <- c(rep(c(1:2), 1), NA, NA, NA, NA, NA, NA)
q2_2 <- c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, rep(c(1:2), 1))
q5_2 <- c(NA, NA, NA, NA, rep(c(1:2), 1), NA, NA)
q8_2 <- c(NA, NA, rep(c(1:2), 1), NA, NA, NA, NA)
q9_2 <- c(rep(c(1:2), 1), NA, NA, NA, NA, NA, NA)

df <- data.frame(q2_1, q5_1, q8_1, q9_1, q2_2, q5_2, q8_2, q9_2)
df

# running df shows: 
  q2_1 q5_1 q8_1 q9_1 q2_2 q5_2 q8_2 q9_2
1   NA   NA   NA    1   NA   NA   NA    1
2   NA   NA   NA    2   NA   NA   NA    2
3   NA   NA    1   NA   NA   NA    1   NA
4   NA   NA    2   NA   NA   NA    2   NA
5   NA    1   NA   NA   NA    1   NA   NA
6   NA    2   NA   NA   NA    2   NA   NA
7    1   NA   NA   NA    1   NA   NA   NA
8    2   NA   NA   NA    2   NA   NA   NA

我想要的最终结果是一个数据框，其中仅包含以 q2_ 开头的问题的列（因此，在示例中为 q2_1 和 q2_2；实际上这个问题大约有 20 个），但将 NA 替换为来自对应q5_、q8_和q_9。

# desired end result
  q2_1 q2_2 
1    1   1
2    1   2
3    1   1   
4    2   2   
5    1   1   
6    2   2   
7    1   1   
8    2   2   

对于单个问题，我使用下面的代码完成了此操作，但这是非常手动的，因为 q2、q5、q8 和 q9 都达到 _20，我正在寻找一种更加自动化的方法。

# example single question
library(tidyverse)
df <- df %>%
  mutate(q2_1 = case_when(!is.na(q2_1) ~ q2_1, 
                          !is.na(q5_1) ~ q5_1,
                          !is.na(q8_1) ~ q8_1,
                          !is.na(q9_1) ~ q9_1))

我希望我能很好地解释自己并期待一些方向！

Answer 1

这是一种方法，使用coalesce：

df %>%
  mutate(q2_1 = do.call(coalesce, across(ends_with('_1'))),
         q2_2 = do.call(coalesce, across(ends_with('_2')))) %>%
  select(q2_1, q2_2)

#>   q2_1 q2_2
#> 1    1    1
#> 2    2    2
#> 3    1    1
#> 4    2    2
#> 5    1    1
#> 6    2    2
#> 7    1    1
#> 8    2    2

Answer 2

q2_1 <- c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, rep(c(1:2), 1))
q5_1 <- c(NA, NA, NA, NA, rep(c(1:2), 1), NA, NA)
q8_1 <- c(NA, NA, rep(c(1:2), 1), NA, NA, NA, NA)
q9_1 <- c(rep(c(1:2), 1), NA, NA, NA, NA, NA, NA)
q2_2 <- c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, rep(c(1:2), 1))
q5_2 <- c(NA, NA, NA, NA, rep(c(1:2), 1), NA, NA)
q8_2 <- c(NA, NA, rep(c(1:2), 1), NA, NA, NA, NA)
q9_2 <- c(rep(c(1:2), 1), NA, NA, NA, NA, NA, NA)

df <- data.frame(q2_1, q5_1, q8_1, q9_1, q2_2, q5_2, q8_2, q9_2)
df
#>   q2_1 q5_1 q8_1 q9_1 q2_2 q5_2 q8_2 q9_2
#> 1   NA   NA   NA    1   NA   NA   NA    1
#> 2   NA   NA   NA    2   NA   NA   NA    2
#> 3   NA   NA    1   NA   NA   NA    1   NA
#> 4   NA   NA    2   NA   NA   NA    2   NA
#> 5   NA    1   NA   NA   NA    1   NA   NA
#> 6   NA    2   NA   NA   NA    2   NA   NA
#> 7    1   NA   NA   NA    1   NA   NA   NA
#> 8    2   NA   NA   NA    2   NA   NA   NA

library(tidyverse)

suffix <- str_c("_", 1:2)

map_dfc(.x = suffix,
    .f = ~ transmute(df, !!str_c("q2", .x) := rowSums(across(ends_with(.x
    )), na.rm = T)))
#>   q2_1 q2_2
#> 1    1    1
#> 2    2    2
#> 3    1    1
#> 4    2    2
#> 5    1    1
#> 6    2    2
#> 7    1    1
#> 8    2    2

^由