Question

假设我在一家为其客户提供多种不同服务的公司工作。我收到了一份关于我需要分析的服务的数据报告。报告的格式化方式易于阅读和打印，但不适合数据分析。

报告的格式如下：

输入：

customer <- c(1,2,2,3,3,3)
service1 <- c(1,3,5,1,3,5)
fee1 <- c(100,290,500,100,300,500)
service2 <- c("",4,"",2,4,8)
fee2 <- c("",400,"",200,390,800)

require(data.table)
DT <- data.table(customer, service1, fee1, service2, fee2)

打印到：

> DT
   customer service1 fee1 service2 fee2
1:        1        1  100              
2:        2        3  290        4  400
3:        2        5  500              
4:        3        1  100        2  200
5:        3        3  300        4  390
6:        3        5  500        8  800

有许多客户，每个客户都有许多服务消费和相应的费用。服务和费用水平打印成四列，然后溢出到一个新行。每个客户可以有任意数量的服务，但每个服务只能为每个客户发生一次，并且每个客户的服务费用可能不同。它们可能总是以相同的顺序打印，但解决方案不应该依赖于此。

任务是将数据转换为可用格式。我看到两种不同的方法来做到这一点。

第一个选项（长格式）：切掉最后两列，为每个客户创建一个新行，并填写内容。

选项一看起来像这样：

    customer service fee
 1:        1       1 100
 2:        2       3 290
 3:        2       4 400
 4:        2       5 500
 5:        3       1 100
 6:        3       2 200
 7:        3       3 300
 8:        3       4 390
 9:        3       5 500
10:        3       8 800

第二个选项（宽格式）：切掉所有行但每个客户的第一个行，为切片服务创建新列，然后将服务标签转换为列标题（并确保所有内容都在正确的位置）

选项二看起来像这样：

   customer service.1 service.2 service.3 service.4 service.5 service.6 service.7 service.8
1:        1       100                                                                      
2:        2                           290       400       500                              
3:        3                 200       300       390       500                           800

我可以处理任何一种格式（长和宽之间的转换相当容易）。

作为一个起点，我认为我必须找到每个客户的服务数量（选项1）或唯一服务的数量（选项2），将数据表扩展到所需的大小并移动数据。

我觉得data.table应该能够解决这个问题，并且由于其效率，我更倾向于使用此软件包。

Answer 1

我不知道如何使用java.lang.NullPointerException at android.support.v7.widget.RecyclerView.findMinMaxChildLayoutPositions(RecyclerView.java:2537) at android.support.v7.widget.RecyclerView.dispatchLayout(RecyclerView.java:2324) at android.support.v7.widget.RecyclerView.onLayout(RecyclerView.java:2709) at android.view.View.layout(View.java:14339) at android.view.ViewGroup.layout(ViewGroup.java:4612) at android.widget.RelativeLayout.onLayout(RelativeLayout.java:1141) at android.view.View.layout(View.java:14339) at android.view.ViewGroup.layout(ViewGroup.java:4612) at android.widget.FrameLayout.onLayout(FrameLayout.java:507) at android.view.View.layout(View.java:14339) at android.view.ViewGroup.layout(ViewGroup.java:4612) at android.widget.FrameLayout.onLayout(FrameLayout.java:507) at android.view.View.layout(View.java:14339) at android.view.ViewGroup.layout(ViewGroup.java:4612) at android.widget.FrameLayout.onLayout(FrameLayout.java:507) at android.view.View.layout(View.java:14339) at android.view.ViewGroup.layout(ViewGroup.java:4612) at android.view.ViewRootImpl.performLayout(ViewRootImpl.java:2276) at android.view.ViewRootImpl.performTraversals(ViewRootImpl.java:2040) at android.view.ViewRootImpl.doTraversal(ViewRootImpl.java:1222) at android.view.ViewRootImpl$TraversalRunnable.run(ViewRootImpl.java:5000) at android.view.Choreographer$CallbackRecord.run(Choreographer.java:776) at android.view.Choreographer.doCallbacks(Choreographer.java:579) at android.view.Choreographer.doFrame(Choreographer.java:548) at android.view.Choreographer$FrameDisplayEventReceiver.run(Choreographer.java:762) at android.os.Handler.handleCallback(Handler.java:800) at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:100) at android.os.Looper.loop(Looper.java:194) at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:5463) at java.lang.reflect.Method.invokeNative(Native Method) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:525) at com.android.internal.os.ZygoteInit$MethodAndArgsCaller.run(ZygoteInit.java:854) at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:621) at dalvik.system.NativeStart.main(Native Method)解决这个问题，但你可以在这里使用简单的melt，例如

rbind

根据您的第二个输出，您可以尝试类似

的内容

res <- rbind(DT[, c(1,2:3), with = FALSE], 
             DT[, c(1,4:5), with = FALSE], 
                 use.names = FALSE)[service1 != ""]
res
#     customer service1 fee1
#  1:        1        1  100
#  2:        2        3  290
#  3:        2        5  500
#  4:        3        1  100
#  5:        3        3  300
#  6:        3        5  500
#  7:        2        4  400
#  8:        3        2  200
#  9:        3        4  390
# 10:        3        8  800

在R中将不规则数据转换为可用格式

1 个答案: