Question

我的数据格式如下：

datetime <- c('2016-01-01 00:00:00','2016-01-01 00:01:00', '2016-01-01 00:02:00',....)
D1 <- c(1, 1, 0, ...)
D2 <- c(0, 1, 0, ...)
D3 <- c(1, 0, 0, ...)
df <- data.frame(datetime,D1,D2,D3)

基本上，我有几列1＆amp;在连续的时间戳上为0。

要做：

我想生成一个包含2列的新数据框：dateTime标记，以及一个列，其中包含当时非零的所有列的名称。

真的很开心：

我可以使用reshape将第一个数据帧从长格式转换为宽格式，然后删除0的行。

molten <- melt(df, id = c("datetime"))
new <- subset(molten, molten$value > 0)

QUERY：

现在，如何将其转换为以下格式？

dateTime <- c('2016-01-01 00:00:00','2016-01-01 00:01:00', '2016-01-01 00:02:00',....)
D <- c('D1,D3' , 'D1,D2', '', ...)
new_df <- data.frame(dateTime,D)

如何避免在子集化时丢失时间戳信息？（注意第3个时间戳的NA值为D1，D2和D3都是“0＆＃39;”）

Answer 1

这是一个可能的解决方案：

cn <- colnames(df)[-1]
new_df <- cbind(df['datetime'],
                D=apply( df[,-1] != 0, 1 , function(x) paste(cn[x],collapse=',')))

> new_df
             dateTime     D
1 2016-01-01 00:00:00 D1,D3
2 2016-01-01 00:01:00 D1,D2
3 2016-01-01 00:02:00

说明：

我们将名称（不包括dateTime）存储到名为cn
df[,-1] != 0返回TRUE/FALSE的矩阵为TRUE，其中不同从零
使用apply对前一个矩阵的每一行，我们使用值cn对TRUE/FALSE进行分组，然后将生成的colnames折叠为一个字符串
然后我们将之前的data.frame（实际只有dateTime列）与新值绑定到名为D

如何在单元格中重塑0和1的数据，使其只有1

1 个答案: