Question

我有一个像这样的data.frame：

x <- data.frame(names=c('NG_1', 'NG_2', 'FG_1', 'FG_2'), score=c(1,2,3,4), label=c('N','N','F','F'))
x
  names score label
1  NG_1     1     N
2  NG_2     2     N
3  FG_1     3     F
4  FG_2     4     F

我想通过子串匹配对两组（N，F）进行分组。例如，NG_1与FG_1匹配。我正在寻找我的结果：

y <- data.frame(name1=c('NG_1','NG_2'), name2=c('FG_1', 'FG_2'),   score1=c(1,2), score2=c(3,4))
y
  name1 name2 score1 score2
1  NG_1  FG_1      1      3
2  NG_2  FG_2      2      4

结果表不需要看起来像上面那样，但我确实希望将分数分组。

我能想到的唯一方法是在标签= N的所有行上运行for循环，并将每个行匹配到F。还有什么更好的吗？

Answer 1

我们可以使用data.table执行此操作。转换＆＃39; data.frame＆＃39;到＆＃39; data.table＆＃39; （setDT(x)），根据＆＃39;标签＆＃39;创建分组变量（＆＃34; Grp＆＃34;）和序列（＆＃34; N＆＃34;），然后使用{{ 1}}（可以使用多个dcast列）来转换＆＃39; long＆＃39;广泛的＆＃39;格式。

value.var

Answer 2

这是使用dplyr / tidyr

的方法

> require(dplyr)
> require(tidyr)
> x <- data.frame(names=c('NG_1', 'NG_2', 'FG_1', 'FG_2')
+     , score=c(1,2,3,4)
+     , label=c('N','N','F','F')
+     , stringsAsFactors = FALSE
+     )
> x
  names score label
1  NG_1     1     N
2  NG_2     2     N
3  FG_1     3     F
4  FG_2     4     F
> # create new 'label' for grouping
> x$label <- substring(x$names, 4, 4)  # extract grouping criteria
> x %>%
+     gather(key, value, -label) %>%  # wide to long using 'label'
+     group_by(label, key) %>%  # group for adding newkey
+     mutate(newkey = paste(key , seq(length(key)), sep = "_")) %>%
+     ungroup %>%  # remove grouping criteria
+     select(-key) %>%  # remove the 'key' column -- not needed
+     spread(newkey, value) %>%  # long to wide
+     select(-label)  # remove the 'label' column -- not needed
Source: local data frame [2 x 4]

  names_1 names_2 score_1 score_2
    (chr)   (chr)   (chr)   (chr)
1    NG_1    FG_1       1       3
2    NG_2    FG_2       2       4

如何对data.frame中的行进行分组？

2 个答案: