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近期写R代码，经常用dplyr::case_when结合stringr::str_detect进行条件判断。
痛点：判断条件可能会改或增删，全写在case_when里，代码冗余且不利于复制和维护，stackoverflow找了一圈，没发现好的解决方案，干脆自己写了一个通用代码以自动生成批量case_when判断。
先上代码：
allCaseWhen <<- function(x,pattern,result){
x1 <- str_flatten(map2_chr(result,pattern,~str_glue("str_detect(x,'{.y}')~'{.x}',")))
x2 <- str_glue("function(x) case_when({x1})")
fx <- eval(parse(text=x2))
fx({
{
x}})}
需要用到的包：
library(purrr)
library(stringr)
使用示例：
初始表tibble(fruit=stringr::fruit)
想实现字母a开头为’starts with a’，字母e结尾为’ends with e’ 等若干条件。结果如下图：
单纯用case_when，需要写成
tibble(fruit=stringr::fruit) %>%
mutate(
category=case_when(
str_detect(fruit,'^a')~'starts with a',
str_detect(fruit,'e$')~'ends with e',
str_detect(fruit,'o')~'contains o',
str_detect(fruit,'(an)|(ch)')~'contains an or ch'
)
)
如果有其他表有类似的应用，你得把条件抄一遍，实在繁琐。
用改良后的allCaseWhen会简单很多，两步解决：
1. 表格形式列出条件
conditions <-
tribble(
~pattern,~result,
'^a','starts with a',
'e$','ends with e',
'o','contains o',
'(an)|(ch)','contains an or ch'
)
或者写在Excel里，
然后复制单元格，用conditions <- clipr::read_clip_tbl()读进R
2. allCaseWhen走起
tibble(fruit=stringr::fruit) %>%
mutate(
category=
allCaseWhen(fruit,
conditions$pattern, #读取条件
conditions$result #返回结果
)
)
搞定。
函数的核心依然是case_when，条件为真即停止，所以效率上没有损失。
如果想改条件，在conditions里放肆增删改，改完再跑一遍allCaseWhen即可。
没有写默认条件，因为没必要，可以用coalesce()处理。
以上。
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