Question

数据框：

200.01  117:10520   227137.56097561
200.01  155:24  227137.56097561
200.01  265:47  227137.56097561
200.01  266:37  227137.56097561
200.01  281:568 227137.56097561
200.01  282:246 227137.56097561
200.31  190:3374    227360
200.56  110:1261    227545.365853659
200.56  186:571 227545.365853659
200.66  114:969 227619.512195122
200.66  118:3886    227619.512195122

数据是提供的数据。问题：我想从重复的列中创建一行。示例：

200.01  117:10520 155:24 265:47  266:37 281:568 282:246 227137.56097561

Answer 1

正如评论中所提到的，这是一个非常直截了当的aggregate问题：

您的数据：

dat <- read.table(header = FALSE, stringsAsFactors=FALSE, text = "
                    200.01  117:10520   227137.56097561
                    200.01  155:24  227137.56097561
                    200.01  265:47  227137.56097561
                    200.01  266:37  227137.56097561
                    200.01  281:568 227137.56097561
                    200.01  282:246 227137.56097561
                    200.31  190:3374    227360
                    200.56  110:1261    227545.365853659
                    200.56  186:571 227545.365853659
                    200.66  114:969 227619.512195122
                    200.66  118:3886    227619.512195122")

聚合的两个选项。在第一个中，V2是list。在第二个选项中，V2是一个字符串。

aggregate(V2 ~ V1 + V3, dat, c)
#       V1       V3                                                  V2
# 1 200.01 227137.6 117:10520, 155:24, 265:47, 266:37, 281:568, 282:246
# 2 200.31 227360.0                                            190:3374
# 3 200.56 227545.4                                   110:1261, 186:571
# 4 200.66 227619.5                                   114:969, 118:3886
aggregate(V2 ~ V1 + V3, dat, paste, collapse=" ")
#       V1       V3                                             V2
# 1 200.01 227137.6 117:10520 155:24 265:47 266:37 281:568 282:246
# 2 200.31 227360.0                                       190:3374
# 3 200.56 227545.4                               110:1261 186:571
# 4 200.66 227619.5                               114:969 118:3886

另请参阅：R Grouping functions: sapply vs. lapply vs. apply. vs. tapply vs. by vs. aggregate

如果需要多个列，您可能仍希望聚合，然后使用自定义函数将列拆分。一个示例函数是由@RicardoSaporta共享的tableFlatten，它将创建与最长列表项一样多的列。但是，正如@Justin在评论中提到的，根据你想要做的事情，列表可能会更有用。

dat2 <-  aggregate(V2 ~ V1 + V3, dat, c)
(dat2 <- tableFlatten(dat2))
#       V1       V3     V2.01    V2.02  V2.03  V2.04   V2.05   V2.06
# 1 200.01 227137.6 117:10520   155:24 265:47 266:37 281:568 282:246
# 2 200.31 227360.0  190:3374                                       
# 3 200.56 227545.4  110:1261  186:571                              
# 4 200.66 227619.5   114:969 118:3886

data.frame紧凑版

1 个答案: