R根据列名称在选择的列中匹配NA

Question

我有一个包含每个客户每月收入的数据集：Underneath是一个有效的最小样本。 （真正的数据集运行多年，所有月份和多个客户端，但你得到了图片。）

client <-c("name1","name2","name3","name4","name5","name6")
Feb2018 <- c(10,11,NA,21,22,NA)
Jan2018 <- c(20,NA,NA,NA,58,NA)
Dec2017 <- c(30,23,33,NA,NA,NA)
Nov2017 <- c(40,22,75,NA,NA,11)
df <- data.frame(client,Feb2018,Jan2018,Dec2017,Nov2017)

我的目标是通过添加额外的列，将我们的收入分成“新”，“经常性”和“丢失”。

那是 ：

• 新：客户在2018年有一些收入，但在2017年没有。（名称4和名称5）
• 经常性：客户在2017年和2018年有一些收入。（name1和name2）
• 丢失：客户在2017年有一些收入但在2018年没有。（名称3和名称6）

我知道如何使用grep来选择列名，

df[,c('client',colnames(df[grep('2018$',colnames(df))]))]

我也知道如何使用is.na.但我确实坚持在列名和选定列中存在NA的选择上进行组合。

看到我现在在圈子里思考几个小时了，我会感激一些帮助。谢谢阅读。

Answer 1

我们可以将gather变成'long'格式然后应用条件然后再加入

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
  gather(key, val,  -client, na.rm = TRUE) %>% 
  group_by(client) %>% 
  mutate(newcol = case_when(any(grepl('2018', key)) & all(!grepl('2017', key))~ 'new', 
                           any(grepl('2018', key)) & any(grepl('2017', key)) ~ 'recurrent',
                           any(grepl('2017', key)) & all(!grepl('2018', key)) ~ 'lost')) %>%
  distinct(client, newcol) %>%
  right_join(df)
# A tibble: 6 x 6
# Groups: client [?]
#   client newcol    Feb2018 Jan2018 Dec2017 Nov2017
#  <fctr> <chr>       <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
#1 name1  recurrent    10.0    20.0    30.0    40.0
#2 name2  recurrent    11.0    NA      23.0    22.0
#3 name3  lost         NA      NA      33.0    75.0
#4 name4  new          21.0    NA      NA      NA  
#5 name5  new          22.0    58.0    NA      NA  
#6 name6  lost         NA      NA      NA      11.0