Gabriel G.'s questions

假设我有以下 CSV 文件 (sample.csv)

filepath1
filepath1,filepath2
filepath1,filepath2,filepath3
filepath1,filepath2,filepath3,filepath4
filepath1,filepath2

我需要使用的程序使用以下语法：

program_im_using --file filepath1

但如果存在多个文件，输入的语法为：

program_im_using --file filepath1 --file filepath2
or
program_im_using --file filepath1 --file filepath2 --file filepath3

我要粘贴 CSV 文件中的值，如下所示：

filepath_first=( $(awk -F "\"*,\"*" '{print $1}' $sample_csv) )
filepath_second=( $(awk -F "\"*,\"*" '{print $2}' $sample_csv) )

for i in "${!filenames[@]}"; do
    program_im_using --file "${filepath_first[i]}" --file "${filepath_second[i]}"
done

我所举的例子只有在每行恰好有 2 列值时才有效。我该如何概括，以便如果我有一列，我会得到：

program_im_using --file filepath1

但如果我有两个

program_im_using --file filepath1 --file filepath2

ETC？

我有以下数据框：

df=read.table(text="A     B      C      D
1,2   .      1,3    1,4
2,1   1,1    1,1    2,3  ", header=TRUE)

A     B      C      D
1,2   .      1,3    1,4
2,1   1,1    1,1    2,3  

我想在分割值后执行 rowmeans，因此所有行中逗号之前的第一个值，然后是第二个等结果应该是：

Value_1_mean         Value_2_mean
1 (3/3)              3 (9/3)
1.5 (6/4)            1.5 (6/4)

括号只是为了显示手段的来源，并不是必需的。

或者

Value_1_mean                          Value_2_mean
First value of comma in first row     Second value of comma in first row
First value of comma in second row    Second value of comma in second row 

我已经尝试过一些代码，但我认为我还很遥远。

我有以下数据集

A    B    C    D
1!   0!   1!   0!
0!   .    1!   1!

我需要打印每个匹配的列名称，如下所示

matches_1     matches_0
A,C           B,D
C,D           A

我在用着：

df$matches_1 <- colSums(apply(df, 1, stringr::str_count, "1!"))

计算 1! 的出现次数 在每一行中，但我不确定如何打印列名而不是总和

可以说我有：

group     X                 Y                   Z
A         cat, dog          dog, fox        
A         fox, chicken      dog, fox, chicken
A
B         fox, dog 
B         fox
B                                               bunny

我想根据这三列总结每组独特的动物，如

group     animal
A         cat, dog, fox, chicken
B         bunny, dog, fox

动物的顺序并不重要，只要它们是唯一的值即可。我试过：

df %>%  
group_by(group) %>% 
separate_rows("X", sep=",")   %>%  
distinct %>%    
summarise(X = toString(X)) 

                                       

即使对于一列也不起作用（我得到了一堆 NA）

我在想诸如此类的事情

df %>%   group_by(group) %>%   summarise_at(vars("X","Y","Z"), sum)

适用于不以逗号分隔的数值变量（每行一个值）