Question

假设我已经获得了销售各种产品的三位销售代表的销售数据。难以理解的是，每个销售代表都销售不同的产品组合，而不一定是相同数量的产品组合：

Bob销售产品A，B和C

Mike销售产品A，B，C和D

Sara销售产品A，B和E

   RepName Product SalesDollarAmt SalesQty
 1     Bob       A             43        3
 2    Mike       A             14        5
 3    Sara       A             53        1
 4     Bob       B            100       35
 5    Mike       B            215       80
 6    Sara       B            310      105
 7     Bob       C              5        8
 8    Mike       C             10        3
 9    Mike       D            105       50
10    Sara       E             25       18

我想在Product上旋转它，以便结果如下所示：

  RepName Product.1 SalesDollarAmt.1 SalesQty.1 Product.2 SalesDollarAmt.2 SalesQty.2 Product.3 SalesDollarAmt.3 SalesQty.3 Product.4 SalesDollarAmt.4 SalesQty.4
1     Bob         A               43          3         B              100         35         C                5          8      <NA>                0          0
2    Mike         A               14          5         B              215         80         C               10          3         D              105         50
3    Sara         A               53          1         B              310        105         E               25         18      <NA>                0          0

如果他们都拥有相同的产品，我会将他们按产品过滤到单独的数据框中，然后将它们重新加入RepName。我已经通过spread和dcast尝试了我能想到的一切。谢谢你的帮助！

示例数据框的代码：

library(tidyverse)

# initial sales data
df <- tribble(
  ~RepName, ~Product, ~SalesDollarAmt, ~SalesQty,
               #-------------------------------
               "Bob", "A", 43, 3,
               "Mike", "A", 14, 5,
               "Sara", "A", 53, 1,
               "Bob", "B", 100, 35,
               "Mike", "B", 215, 80,
               "Sara", "B", 310, 105,
               "Bob", "C", 5, 8,
               "Mike", "C", 10, 3,
               "Mike", "D", 105, 50,
               "Sara", "E", 25, 18
                )

# ideally rotated data
df2 <- tribble(
  ~RepName, ~Product.1, ~SalesDollarAmt.1, ~SalesQty.1, ~Product.2, ~SalesDollarAmt.2, ~SalesQty.2, ~Product.3, ~SalesDollarAmt.3, ~SalesQty.3, ~Product.4, ~SalesDollarAmt.4, ~SalesQty.4,
  #--------------------------------------------------------------
  "Bob", "A", 43, 3, "B", 100, 35, "C", 5, 8, NA, 0, 0, 
  "Mike", "A", 14, 5, "B", 215, 80, "C", 10, 3, "D", 105, 50,
  "Sara", "A", 53, 1, "B", 310, 105, "E", 25, 18, NA, 0, 0 
)

Answer 1

使用row_number，gather，spread和unite的组合，我们可以重塑数据。如果您愿意，可以由您重新排序列。在最后一行中，我们在convert = TRUE的调用中指定了spread。这是因为当我们将数据转换为长格式（使用gather）时，列值将转换为字符。在convert = TRUE调用中指定spread（应该）将值恢复为有用的形式。

df %>%
  group_by(RepName) %>%
  mutate(product_count = row_number()) %>% # product "id" within RepName
  gather(variable, value, -RepName, -product_count) %>% # reshape to long
  unite(var_prod, variable, product_count) %>%
  spread(var_prod, value, convert = TRUE) # reshape to wide

  RepName Product_1 Product_2 Product_3 Product_4 SalesDollarAmt_1 SalesDollarAmt_2 SalesDollarAmt_3 SalesDollarAmt_4 SalesQty_1 SalesQty_2 SalesQty_3 SalesQty_4
1     Bob         A         B         C      <NA>               43              100                5             <NA>          3         35          8       <NA>
2    Mike         A         B         C         D               14              215               10              105          5         80          3         50
3    Sara         A         B         E      <NA>               53              310               25             <NA>          1        105         18       <NA>

Answer 2

问题标有dcast，因此我觉得有必要发布使用dcast()的解决方案。

data.table版本的dcast()可以同时重塑多个值列，这正是我们在此需要的。此外，rowid()函数用于为每个RepName单独填充列：

library(data.table)
cast(setDT(df), RepName ~ rowid(RepName), value.var = c("Product", "SalesDollarAmt", "SalesQty"))

   RepName Product_1 Product_2 Product_3 Product_4 SalesDollarAmt_1 SalesDollarAmt_2 SalesDollarAmt_3 SalesDollarAmt_4 SalesQty_1 SalesQty_2 SalesQty_3 SalesQty_4
1:     Bob         A         B         C        NA               43              100                5               NA          3         35          8         NA
2:    Mike         A         B         C         D               14              215               10              105          5         80          3         50
3:    Sara         A         B         E        NA               53              310               25               NA          1        105         18         NA

编辑：使用请求顺序的列改进版本

In a comment，OP已经披露需要重新整形，因为数据将由Excel宏进一步处理。通常，列的位置对Excel公式至关重要。

因此，下面的变体重新排序列，以便属于一个产品的所有列组合在一起：

library(data.table)
# value columns
val <- c("Product", "SalesDollarAmt", "SalesQty")
# create vector of column names in the expected order
col_order <- setDT(df)[, .N, by = RepName][, CJ(seq_len(max(N)), val)][, paste(V2, V1, sep = "_")]
dcast(df, RepName ~ rowid(RepName), value.var = val)[
  #re-order columns in place, i.e., without copying
  , setcolorder(.SD, c("RepName", col_order))]

   RepName Product_1 SalesDollarAmt_1 SalesQty_1 Product_2 SalesDollarAmt_2 SalesQty_2 Product_3 SalesDollarAmt_3 SalesQty_3 Product_4 SalesDollarAmt_4 SalesQty_4
1:     Bob         A               43          3         B              100         35         C                5          8        NA               NA         NA
2:    Mike         A               14          5         B              215         80         C               10          3         D              105         50
3:    Sara         A               53          1         B              310        105         E               25         18        NA               NA         NA

R - 旋转困难的数据帧

2 个答案:

编辑：使用请求顺序的列改进版本