我从包含时间,客户端,项目和 - 可能 - 描述项目的多个标签的变量的项目上花费的API跟踪时间中提取数据。但是,当我提取数据时,具有多个标记的条目会复制到其他相同的行中,每行只有一个唯一标记,如下所示:
duration client project tag
60 A X first
45 B Y second
45 B Y third
30 C Z fourth
如何在组合标签时删除重复的行?我想是这样的:
A)
duration client project tags
1 60 A X first
2 45 B Y second, third
3 30 C Z fourth
或者这个:
B)
duration client project tag1 tag2
1 60 A X first NA
2 45 B Y second third
3 30 C Z fourth NA
我还希望建议哪些建议安排(A或B)最适合能够快速总结项目花费的时间,例如标签“第一”和“第三”(例如105分钟) )?
以下是示例数据框:
df <- data.frame(
duration = c(60, 45, 45, 30),
client = c("A", "B", "B", "C"),
project = c("X", "Y", "Y", "Z"),
tag = c("first", "second", "third", "fourth")
)
我感谢任何建议(我觉得这对dplyr / tidyr来说不应该太难,但还是不能完全正确)。谢谢!
答案 0 :(得分:3)
我们可以使用dplyr
作为输出A. group_by_at(vars(-tag))
是一种指定分组变量应该是除tag
之外的所有列的方法,因为您希望所有其他列完全重复行。
library(dplyr)
df2 <- df %>%
group_by_at(vars(-tag)) %>%
summarise(tags = toString(tag)) %>%
ungroup()
df2
# # A tibble: 3 x 4
# duration client project tags
# <dbl> <fctr> <fctr> <chr>
# 1 30 C Z fourth
# 2 45 B Y second, third
# 3 60 A X first
然后我们可以使用splitstackshape
作为输出B
library(splitstackshape)
df3 <- df2 %>% cSplit(splitCols = "tags")
df3
# duration client project tags_1 tags_2
# 1: 30 C Z fourth NA
# 2: 45 B Y second third
# 3: 60 A X first NA
答案 1 :(得分:0)
您的解决方案A对我来说很好看。我会这样做: -
library(data.table)
setDT(df)
df <- df[, tags := paste0(tag, collapse = ", "), by = project]
df[, tag := NULL]
df <- unique(df)
它会在A方法中为您提供您想要的结果:
duration client project tags
1: 60 A X first
2: 45 B Y second, third
3: 30 C Z fourth
答案 2 :(得分:0)
我会用plyr代替A)
library(plyr)
df2 <- ddply(df, .(client), function(df){
tags<- paste(df$tag, collapse=",")
df$tag <- tags
df[1,]
})