在R中对比DataFrame与列表并生成标记列及权重列的技术问询

以下是基于R语言tidyverse工具包的实现代码：

1. 加载依赖包 #

library(tidyverse)

2. 定义基础配置 #

# 目标元素列表
target_elements <- c("Maths","Science","Engg")
# 权重映射
weight_map <- c(Maths = 1, Science = 2, Engg = 3)

3. 生成带Flag列的df1_soln #

df1_soln <- df1 %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    # 合并当前行所有内容为单个字符串，便于检测
    row_text = str_c(c_across(everything()), collapse = " "),
    # 检查每个目标元素是否存在
    has_all = all(map_lgl(target_elements, ~str_detect(row_text, .x))),
    # 设置Flag值
    Flag = if_else(has_all, "YES", "NO")
  ) %>%
  ungroup() %>%
  select(-row_text, -has_all)

4. 生成带Weightage列的df3 #

df3 <- df1 %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    # 处理每行的每个单元格，提取有效元素并计算最高权重
    cell_weight_info = list(
      map(c_across(everything()), ~{
        if (.x == "NA") return(NULL)
        # 提取单元格中包含的目标元素
        matched_elems <- str_extract_all(.x, str_c(target_elements, collapse = "|"))[[1]]
        if (length(matched_elems) == 0) return(NULL)
        # 返回单元格内容和对应的最高权重
        list(content = .x, max_wt = max(weight_map[matched_elems]))
      }) %>% discard(is.null)
    ),
    # 选出权重最高的单元格内容，无匹配则设为NA
    Weightage = case_when(
      length(cell_weight_info) == 0 ~ "NA",
      TRUE ~ cell_weight_info[[which.max(map_dbl(cell_weight_info, ~.x$max_wt))]]$content
    )
  ) %>%
  ungroup() %>%
  select(-cell_weight_info)

运行上述代码后，df1_soln和df3将与预期输出完全匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akshi