Question

我们说我有以下数据表：

dt=data.table(type=c('big','medium','small','small'
                     ,'medium','small','small'
                     ,'big','medium','small','small')
             ,category=letters[1:11])

      type category
 1:    big        a
 2: medium        b
 3:  small        c
 4:  small        d
 5: medium        e
 6:  small        f
 7:  small        g
 8:    big        h
 9: medium        i
10:  small        j
11:  small        k

在这种情况下，我有一个类别层次结构：＆＃39; big＆＃39;所有行的类型都是相同的，直到下面的＆＃39;大＆＃39;看到类型。并且每种类型的行为都是相同的。

我想要的重塑必须给我以下内容：

dt=data.table(type=c('big','medium','small','small'
                     ,'medium','small','small'
                     ,'big','medium','small','small')
              ,category=letters[1:11])


   big medium small
1:   a      b     c
2:   a      b     d
3:   a      e     f
4:   a      e     g
5:   h      i     j
6:   h      i     k

正如您所看到的，每个类别仅在找到相同类别的注册表时发生更改，订单对于设置此类别非常重要。

您是否认为有一种方法可以在不使用for？

的情况下执行此操作

Answer 1

这是您可以使用的方法。您需要{＆＃34;动物园＆＃34;

中的na.locf

library(data.table)
library(zoo)

首先，我们需要找出最后的行。要做到这一点，我们需要明确定义类型的顺序，因为您可以从相同的dt开始并获得不同的结果，如果订单被更改（那是{{1部分确实）。一旦你有了数字顺序，如果diff小于或等于零，这意味着它将成为新表中的新行：

match

这就是现在的数据：

dt[, rid := match(type, c('big', 'medium', 'small'))][, row := cumsum(diff(c(0, rid)) <= 0)]

这是您要求的形式：

dt
#      type category rid row
# 1:    big        a   1   0
# 2: medium        b   2   0
# 3:  small        c   3   0
# 4:  small        d   3   1
# 5: medium        e   2   2
# 6:  small        f   3   2
# 7:  small        g   3   3
# 8:    big        h   1   4
# 9: medium        i   2   4
#10:  small        j   3   4
#11:  small        k   3   5

当寄存器的顺序决定类别时，如何重塑data.table？

1 个答案: