如何在特定位置的数据框中添加数月的列

时间:2017-09-28 08:28:22

标签: r dataframe reshape transpose tidyr

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。

1 个答案:

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)