Question

我在R中有一个如下所示的数据集：

DF <- data.frame(name=c("A","b","c","d","B","e","f"),
                 x=c(NA,1,2,3,NA,4,5))

我想重塑它：

rDF <- data.frame(name=c("b","c","d","e","f"),
                  x=c(1,2,3,4,5),
                  head=c("A","A","A","B","B"))

其中带有NA的第一行标识新列，并将该“行值”带到具有NA的下一行，然后更改“行值”。

我已经尝试了spread和melt，但它没有给我我想要的东西。

library(tidyr)
DF %>% spread(name,x)
library(reshape2)
melt(DF, id=c('name'))

有什么建议吗？

Answer 1

这是一个可能的data.table / zoo包裹组合解决方案

library(data.table) ; library(zoo)

setDT(DF)[is.na(x), head := name]
na.omit(DF[, head := na.locf(head)], "x")

#    name x head
# 1:    b 1    A
# 2:    c 2    A
# 3:    d 3    A
# 4:    e 4    B
# 5:    f 5    B

或者按照@Arun的建议，只使用data.table

na.omit(setDT(DF)[, head := name[is.na(x)], by=cumsum(is.na(x))])

Answer 2

您可以尝试：

library(data.table)
library(magrittr)

split(DF, cumsum(is.na(DF$x))) %>%
    lapply(function(u) transform(u[-1,], head=u[1,1])) %>% 
    rbindlist

#   name x head
#1:    b 1    A
#2:    c 2    A
#3:    d 3    A
#4:    e 4    B
#5:    f 5    B

Answer 3

这是一种仅使用基本R函数的方法：

idx <- is.na(DF$x)
x <- rle(cumsum(idx))$lengths
DF$head <- rep(DF$name[idx], x)
DF[!idx,]
#  name x head
#2    b 1    A
#3    c 2    A
#4    d 3    A
#6    e 4    B
#7    f 5    B

r使用带NA的行重新整形数据以识别新列

3 个答案: