Question

我的数据格式为：

df_original <- 
  tibble(
    unique_id = c(1, 1, 2, 2), 
    player_name = c('A', 'B', 'C', 'D'), 
    player_points = c(5, 7, 3, 4)
  )

  unique_id player_name player_points
      <dbl> <chr>               <dbl>
1         1 A                       5
2         1 B                       7
3         2 C                       3
4         2 D                       4

我想对其进行转换，以使结果数据帧如下所示：

  unique_id player_name player_points_scored player_points_allowed
      <dbl> <chr>                      <dbl>                 <dbl>
1         1 A                              5                     7
2         1 B                              7                     5
3         2 C                              3                     4
4         2 D                              4                     3

基本上，我想按unique_id“分组”，然后对其进行转换。我假设pivot_wider中的tidyr函数是解决方案，但是语法对我来说并不直观，我无法弄清楚如何解决它。

Answer 1

我们可以使用rev将player_points反转unique_id。

library(dplyr)
df_original %>% 
    group_by(unique_id) %>% 
    mutate(player_points_allowed = rev(player_points))

#  unique_id player_name player_points player_points_allowed
#      <dbl> <chr>               <dbl>                 <dbl>
#1         1 A                       5                     7
#2         1 B                       7                     5
#3         2 C                       3                     4
#4         2 D                       4                     3

同样可以在基本R中实现

df_original$player_points_allowed <- with(df_original, ave(player_points,
                                           unique_id, FUN = rev))

和data.table。

library(data.table)
setDT(df_original)[, player_points_allowed := rev(player_points), unique_id]

Answer 2

我们可以按索引反转

library(dplyr)
df_original %>%
      group_by(unique_id) %>%
      mutate(player_points_allowed = player_points[n():1])

或与data.table

library(data.table)
setDT(df_original)[, player_points_allowed := player_points[.N:1], unique_id]

在R数据框中旋转数据

2 个答案: