Question

我通常以“组织树”格式分析数据，以了解组织内特定领导者下的活动频率。我需要从两列数据中生成一个宽层次结构：员工姓名和主管名称。

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df <- data.frame("Employee"=c("Bill","James","Amy","Jen","Henry"),
                      "Supervisor"=c("Jen","Jen","Steve","Amy","Amy"))
df
#   Employee Supervisor
# 1     Bill        Jen
# 2    James        Jen
# 3      Amy      Steve
# 4      Jen        Amy
# 5    Henry        Amy

以一个宽的数据框结束，指定组织结构图，从CEO（或最高级员工）开始：

#  Employee       H1     H2    H3
# 1    Bill    Steve    Amy   Jen
# 2   James    Steve    Amy   Jen
# 3     Amy    Steve     NA    NA
# 4     Jen    Steve    Amy    NA
# 5   Henry    Steve    Amy    NA

经过大量研究，data.tree包似乎提供了最多的帮助。我该如何执行此操作？

Answer 1

试试这个：

library(data.table)
setDT(df)

setnames(df, 'Supervisor', 'Supervisor.1')

j=1
while (df[, any(get(paste0('Supervisor.',j)) %in% Employee)]) {
  df[df, on=paste0('Supervisor.',j,'==Employee'),
     paste0('Supervisor.',j+1):= i.Supervisor.1]
  j = j + 1
}

> df
#    Employee Supervisor.1 Supervisor.2 Supervisor.3
# 1:     Bill          Jen          Amy        Steve
# 2:    James          Jen          Amy        Steve
# 3:      Amy        Steve           NA           NA
# 4:      Jen          Amy        Steve           NA
# 5:    Henry          Amy        Steve           NA

要在行内重新排序：

df = cbind(df[, 1], t(apply(df[, -1], 1, function(r) c(rev(r[!is.na(r)]), r[is.na(r)]))))
> df
#    Employee    V1  V2  V3
# 1:     Bill Steve Amy Jen
# 2:    James Steve Amy Jen
# 3:      Amy Steve  NA  NA
# 4:      Jen Steve Amy  NA
# 5:    Henry Steve Amy  NA

Answer 2

如果您不坚持输出，但想要使用层次结构，那么data.tree是一个很好的选择。以下是一些例子：

libary(data.tree)
df <- data.frame("Employee"=c("Bill","James","Amy","Jen","Henry"),
                 "Supervisor"=c("Jen","Jen","Steve","Amy","Amy"))

dt <- FromDataFrameNetwork(df)

#here's your org chart:

print(dt)

让我们找到Jennas的下属，以及他们在等级中的等级：

Get(FindNode(dt, 'Jen')$leaves, 'level')

这将返回如下：

 Bill James 
    4     4

为了好玩，让我们添加人事预算：

dt$Set(salary = c(100000, 80000, 60000, 40000, 35000, 70000))

打印工资和累计工资

print(dt, 'salary', sal_subordinates = function(node) Aggregate(node, 'salary', sum))

这将打印如下：

          levelName salary sal_subordinates
1 Steve             100000            80000
2  °--Amy            80000           130000
3      ¦--Jen        60000            75000
4      ¦   ¦--Bill   40000            40000
5      ¦   °--James  35000            35000
6      °--Henry      70000            70000

data.tree vignettes有更多使用分层数据和聚合的例子。

对R中员工和主管数据进行递归操作以生成组织树层次结构

2 个答案: