我有一个如下所示的数据框:
CONTRACT_ID START_DATE SERVICE VALUE year month
1 01-01-2018 A 10 2018 1
2 01-01-2018 B 20 2018 1
3 01-01-2018 C 30 2018 1
4 01-03-2018 B 40 2018 3
5 01-03-2018 C 50 2018 3
6 01-03-2018 A 60 2018 3
我已将其转换为这样的形式:
CONTRACT_ID year SERVICE 1 3
1 2018 A 10 NA
2 2018 B 20 NA
3 2018 C 30 NA
4 2018 B NA 40
5 2018 C NA 50
6 2018 A NA 60
使用这样的重塑功能:
reshape(df, idvar = c("year","CONTRACT_ID","SERVICE"), timevar = "month", direction = "wide")
问题在于,在我目前的数据框架中,我没有像我们在这里看到的那样几个月的数据(feb)。但我想为所有缺失的月份添加列,如:
CONTRACT_ID year SERVICE 1 2 3
1 2018 A 10 NA NA
2 2018 B 20 NA NA
3 2018 C 30 NA NA
4 2018 B NA NA 40
5 2018 C NA NA 50
6 2018 A NA NA 60
我如何实现这一目标。我知道我可以在中间和最后添加列,但它似乎效率不高。我正在创建一个脚本,我希望它有效且耗时少。
编辑:
根据下面评论中的建议,我使用spread
函数来扩展数据。
但是,如果我保留drop = False
,代码会将所有组合作为输出,这会显着增加表格大小。如果我将其设置为TRUE,则它不会创建组合,但它也会删除当前数据中没有数据的Month列。我想保留列,但不保留不存在的CONTRACT_ID,DATE,SERVICE的组合。最初我在后续步骤中删除了这些行,但现在表的大小已经大大增加,我需要在进行数据传播时处理它。
有什么建议。
答案 0 :(得分:0)
试试这个。
library(tidyr)
long_data <- read.table(header=TRUE, text='
CONTRACT_ID START_DATE SERVICE VALUE year month
1 01-01-2018 A 10 2018 1
2 01-01-2018 B 20 2018 1
3 01-01-2018 C 30 2018 1
4 01-03-2018 B 40 2018 3
5 01-03-2018 C 50 2018 3
6 01-03-2018 A 60 2018 3
')
long_data
long_data$month <- factor(long_data$month, levels = 1:12, ordered = TRUE)
spread(long_data, key = month, value = VALUE, fill = NA, drop = FALSE)