Question

**评论后添加的样本数据**

我有什么：

pmts <- data.frame(stringsAsFactors=FALSE,
           name = c("johndoe", "johndoe", "janedoe", "foo", "foo", "foo"),
           pmt_amount = c(550L, 550L, 995L, 375L, 375L, 375L),
           pmt_date = c("9/1/16", "11/1/16", "12/15/16", "1/5/17", "3/5/17", "5/5/17")
)

#>      name pmt_amount pmt_date
#> 1 johndoe        550   9/1/16
#> 2 johndoe        550  11/1/16
#> 3 janedoe        995 12/15/16
#> 4     foo        375   1/5/17
#> 5     foo        375   3/5/17
#> 6     foo        375   5/5/17

我希望实现的目标：

read.table(header = T, text = 
"name    pmt_amount  first_pmt   second_pmt  third_pmt
johndoe    550        9/1/16       11/1/16    NA
  janedoe    995        12/15/16       NA       NA
  foo       375        1/5/17       3/5/17   5/5/17"
)

#>      name pmt_amount first_pmt second_pmt third_pmt
#> 1 johndoe        550    9/1/16    11/1/16      <NA>
#> 2 janedoe        995  12/15/16       <NA>      <NA>
#> 3     foo        375    1/5/17     3/5/17    5/5/17

**更新结束**

我有一个大型数据集，其中包含不同产品的付款信息。其中一些产品具有全额付款选项以及双付和三付选项。我需要创建First_Payment，Second_Payment和Third_Payment字段，并且如果只有一次或两次付款，则会在相应字段中填充NA。

我尝试过几个选项，到目前为止我做的最好的解决方法是：

pmts %>%
  group_by(Email, Name, Amount, Form.Title) %>%
  summarise(First_Payment = min(Payment.Date),
           Second_Payment = median(Payment.Date),
           Last_Payment = max(Payment.Date)) -> pmts

这显然不是理想的，因为构成2付费计划的付款日期，我必须指示最终用户忽略此字段，只看第1和第3个字段。

我还尝试用这样的部分排序进行总结：

n <- length(pmts$Payment.Date)
sort(pmts$Payment.Date,partial=n-1)[n-1]

但是，如果此人没有三次付款，则需要从整个数据集中获取n-1日期并应用于所有其他字段。

理想情况下，我会这样做，如果它是全额付款，则First_Payment字段将具有日期，而第二/第三字段将表示NA。 2-pay将有第1和第2个日期，第3个字段将表示NA。最后3个工资将有3个日期。

这里的最终用户不是超级数据，所以我试图尽可能容易地解释它。任何建议都将受到极大的赞赏。谢谢！

Answer 1

您可以使用tidyr。

library(dplyr)
library(tidyr)

pmts <- tibble(
  name = c("johndoe", "johndoe", "janedoe", "foo", "foo", "foo"),
  pmt_amount = c(550L, 550L, 995L, 375L, 375L, 375L),
  pmt_date = lubridate::mdy(c("9/1/16", "11/1/16", "12/15/16", "1/5/17", "3/5/17", "5/5/17"))
)

pmts
#> # A tibble: 6 x 3
#>      name pmt_amount   pmt_date
#>     <chr>      <int>     <date>
#> 1 johndoe        550 2016-09-01
#> 2 johndoe        550 2016-11-01
#> 3 janedoe        995 2016-12-15
#> 4     foo        375 2017-01-05
#> 5     foo        375 2017-03-05
#> 6     foo        375 2017-05-05

pmts_long <- pmts %>% 
  group_by(name) %>% 
  arrange(name, pmt_date) %>% 
  mutate(pmt = row_number()) %>% 
  ungroup() %>% 
  complete(name, nesting(pmt)) %>% 
  fill(pmt_amount, .direction = "down")

pmts_long
#> # A tibble: 9 x 4
#>      name   pmt pmt_amount   pmt_date
#>     <chr> <int>      <int>     <date>
#> 1     foo     1        375 2017-01-05
#> 2     foo     2        375 2017-03-05
#> 3     foo     3        375 2017-05-05
#> 4 janedoe     1        995 2016-12-15
#> 5 janedoe     2        995         NA
#> 6 janedoe     3        995         NA
#> 7 johndoe     1        550 2016-09-01
#> 8 johndoe     2        550 2016-11-01
#> 9 johndoe     3        550         NA

pmts_wide <- pmts_long %>% 
  gather("key", "val", -name, -pmt_amount, -pmt) %>% 
  unite(pmt_number, key, pmt) %>% 
  spread(pmt_number, val)

pmts_wide
#> # A tibble: 3 x 5
#>      name pmt_amount pmt_date_1 pmt_date_2 pmt_date_3
#> *   <chr>      <int>     <date>     <date>     <date>
#> 1     foo        375 2017-01-05 2017-03-05 2017-05-05
#> 2 janedoe        995 2016-12-15         NA         NA
#> 3 johndoe        550 2016-09-01 2016-11-01         NA

Answer 2

使用data.table这是一个简单的单行

library(data.table) #v1.9.8+
dcast(setDT(pmts), name + pmt_amount ~ rowid(pmt_amount))
# Using 'pmt_date' as value column. Use 'value.var' to override
#       name pmt_amount        1       2      3
# 1:     foo        375   1/5/17  3/5/17 5/5/17
# 2: janedoe        995 12/15/16      NA     NA
# 3: johndoe        550   9/1/16 11/1/16     NA

dcast从long转换为wide，它接受表达式。 rowid只是按pmt_amount添加行计数器。

如何从长到宽重塑数据

2 个答案: