Question

我正在尝试在R中自动化一些数据格式。我按日期有多个人的位置（每行是一个位置，因此一个人可能有几行）。我需要转置数据，以便每个位置日期都是一列，每个人有一行。如果在当天找到个人，则在列中输入1，如果不在，则输入0。

完成此操作后，我需要找到每行中最后一个1，将该值保留为1，但将该行中的所有其他值更改为0.我能够找到哪些行和列有最终值，但我还没弄明白如何将这个函数包含在一个更大的语句中，该语句将找到这些值，然后替换不符合条件的行值。我不想单独替换每行中的值。我不需要输出告诉我哪些行/列符合我的标准。我需要找到它们的唯一原因是替换数据帧中的其他值。下面是我在phidot.org上找到的模拟数据代码，它帮助我构建了转置数据帧（由J Laake提供）。＆＃34;间隔＆＃34;和＆＃34;场合＆＃34;创建时根据需要将位置分成不同的时间段。

# create some dummy dates from tomorrow to 20 days from today
x = c(Sys.Date()+1:20)
# extract the year and change to numeric
as.numeric(format(x, "%Y"))
# you can also extract the month and day with
as.numeric(format(x, "%m"))
as.numeric(format(x, "%d"))


# create dummy capture data; id is animal and date is the date it was captured or recaptured
df=data.frame(id=floor(runif(100,1,50)),date=runif(100,0,5000)+as.Date("1980-01-01"))

#create some dummy date intervals that are approximately every 6 months
intervals=as.Date("1979-01-01")+seq(180,15*365,182.5)

# cut the dates into intervals
occasions=cut(df$date,intervals)

#create the count table with id for rows and years for columns
ch=with(df,table(id,occasions))

我得到下表（仅显示前10行和5列）：

ch[10:20,1:10]

occasions
# id   1979-06-30 1979-12-29 1980-06-29 1980-12-28 1981-06-29
#  1           0          1          0          0          0
#  2           0          1          0          0          0
#  3           0          0          0          0          0
#  4           0          0          0          0          0
#  5           0          0          0          0          0
#  6           0          0          0          0          0
#  7           0          0          0          0          0
#  9           0          0          0          0          0
#  10          0          1          0          0          0

下面是我放在一起查找每行中最后一行并将其分配给对象的代码：

last <- apply(ch,1,function(x){tail(which(x==1),1)})
last

但这里是我被困的地方。我无法弄清楚如何将数据框中的这些值保存为1，并用0＆0替换数据框中的所有其他值。

最终，在有多个行的行中，我只想显示最后的1并将其余条目更改为0.所以，如果我有下表：

# id   1979-06-30 1979-12-29 1980-06-29 1980-12-28 1981-06-29
#  1           0          1          0          0          0
#  2           0          1          1          1          0
#  3           0          0          0          0          1
#  4           0          0          0          0          0
#  5           1          1          0          1          0
#  6           0          1          0          1          0
#  7           0          1          0          0          0
#  9           1          0          0          1          1
#  10          0          1          0          0          1

我想将表格更改为：

# id   1979-06-30 1979-12-29 1980-06-29 1980-12-28 1981-06-29
#  1           0          1          0          0          0
#  2           0          0          0          1          0
#  3           0          0          0          0          1
#  4           0          0          0          0          0
#  5           0          0          0          1          0
#  6           0          0          0          1          0
#  7           0          1          0          0          0
#  9           0          0          0          0          1
#  10          0          0          0          0          1

我当前的转置数据框＆＃34; ch＆＃34;是348行x 462列。每年都会添加数据，因此我希望在R中自动执行此过程，而不是每年在Excel中对其进行格式化并将其带入R进行分析。我已经在这个网站以及phidot.org和一般的互联网上查看了几个问题和答案，并且在花了几天时间之后就无法解决这个问题。提前感谢您的时间。

Answer 1

或者，从你离开桌子的地方建立并使用基地R，你可以做到

.flex-container {
  padding: 0;
  margin: 0;
  list-style: none;
  display: flex;
}

.longhand {
  flex-flow: wrap row;
}

.flex-item {
  color: #C3D0D9;
  border: 1px solid #C3D0D9;
  width: 50px;
  height: 50px;
  font-size: 1.3em;
  text-align: center;
  padding: 10px;
}

Answer 2

我们可以在a++ + ++b中轻松完成此操作 - 而不是创建中间矩阵，我直接在data.frame中找到最大行：

data.table

我们现在可以找到每个ID的最后日期：

#replicate your data
df=data.frame(id=floor(runif(100,1,50)),date=runif(100,0,5000)+as.Date("1980-01-01"))

#create some dummy date intervals that are approximately every 6 months
intervals=as.Date("1979-01-01")+seq(180,15*365,182.5)

# cut the dates into intervals (I added this as a new column)
df$occasions = as.Date(as.character(cut(df$date,intervals)))

# convert to data.table
library(data.table)
setDT(df)

我们转换回一个因子，以便表示所有日期间隔：

df_last <- df[, .(last_date = max(occasions)), by = id]

然后我们将其转换为获得所需的矩阵：

df_last[, factor(as.character(last_date), levels = as.character(sort(unique(intervals))))]

在数据框的每一行中查找最终值，保留该值，并替换所有其他值

2 个答案: