为了简单起见，假设我有一个国家/地区级别的数据集，其中列出了从政府获得援助的组织，该项目的金额以及项目类型。数据框架每年为10个组织提供“空间”，但并非每个政府每年都对这么多组织提供补贴，因此存在很多空白。此外，他们不遵循任何顺序：一个组织可以在第一个位置一年，第二年可以在第二个位置编码。数据如下所示：
> State Year Org1 Aid1 Proj1 Org2 Aid2 Proj2 Org3 Aid3 Proj3 Org4 Aid4 Proj4 ...
Italy 2000 A 1000 Arts B 500 Arts C 300 Social
Italy 2001 B 700 Social A 1000 Envir
Italy 2002 A 1000 Arts C 300 Envir
UK 2000
UK 2001 Z 2000 Social
UK 2002 Z 2000 Social
...
我正在尝试将其转换为二元数据，如下所示：
> State Org Year Aid Proj
Italy A 2000 1000 Arts
Italy A 2001 1000 Envir
Italy A 2002 1000 Arts
Italy B 2000 500 Arts
Italy B 2001 700 Social
Italy C 2000 300 Social
Italy C 2002 300 Envir
UK Z 2001 2000 Social
...
我正在使用R，我能找到的最好的方法是构建一个预定义的可能的二元组 - 使用像expand.grid(unique(State), unique(Org))这样的东西 - 然后循环遍历数据，找到相应的列并填充数据框。但我不认为这是最有效的方法，所以我想知道是否会有更好的方法。我考虑过dplyr或reshape，但无法找到解决方案。
我知道这是一个反复出现的问题，但无法真正找到答案。最相似的问题是this one，但它并不完全相同。
提前多多感谢。
答案 0 :(得分：1)
由于您没有使用dput，我会尝试制作一些类似于您的数据：
dat = data.frame(State = rep(c("Italy", "UK"), 3),
Year = rep(c(2014, 2015, 2016), 2),
Org1 = letters[1:6],
Aid1 = sample(800:1000, 6),
Proj1 = rep(c("A", "B"), 3),
Org2 = letters[7:12],
Aid2 = sample(600:700, 6),
Proj2 = rep(c("C", "D"), 3),
stringsAsFactors = FALSE)
dat
# State Year Org1 Aid1 Proj1 Org2 Aid2 Proj2
# 1 Italy 2014 a 910 A g 658 C
# 2 UK 2015 b 926 B h 681 D
# 3 Italy 2016 c 834 A i 625 C
# 4 UK 2014 d 858 B j 620 D
# 5 Italy 2015 e 831 A k 650 C
# 6 UK 2016 f 821 B l 687 D
接下来我gather数据，然后使用extract制作2个新列，然后再将其全部展开：
library(tidyr)
library(dplyr)
dat %>%
gather(key, value, -c(State, Year)) %>%
extract(key, into = c("key", "num"), "([A-Za-z]+)([0-9]+)") %>%
spread(key, value) %>%
select(-num)
# State Year Aid Org Proj
# 1 Italy 2014 910 a A
# 2 Italy 2014 658 g C
# 3 Italy 2015 831 e A
# 4 Italy 2015 650 k C
# 5 Italy 2016 834 c A
# 6 Italy 2016 625 i C
# 7 UK 2014 858 d B
# 8 UK 2014 620 j D
# 9 UK 2015 926 b B
# 10 UK 2015 681 h D
# 11 UK 2016 821 f B
# 12 UK 2016 687 l D
这是所需的输出吗？