我有一个按CompanyID（2家公司）分组的数据框（df），按年份（2006年和2007年）有信息。
df <-
CompanyID Name Country ISIN Director2006 Gender2006 F2006 M2006 Findex2006 Fperce2006 Total2006 Blauindex2006 Director2007 Gender2007 F2007 M2007 Total2007 Findex2007 Blauindex2007 Fperce2007
25830 BANKxxx Austria AT000504 11734844255 M 2 3 1 0.4 5 0.48 11734844255 M 1 4 5 1 0.32 0.2
25830 BANKxxx Austria AT000504 1878371165 F NA NA NA NA NA NA 5524344997 F NA NA NA NA NA NA
25830 BANKxxx Austria AT000504 5524344997 F NA NA NA NA NA NA 5524354997 M NA NA NA NA NA NA
25830 BANKxxx Austria AT000504 5524354997 M NA NA NA NA NA NA 5742347684 M NA NA NA NA NA NA
25830 BANKxxx Austria AT000504 6613115791 M NA NA NA NA NA NA 40160443378 M NA NA NA NA NA NA
12339 BANKyyy Belgium AT034003 5524344997 M 0 2 0 0 2 0 5524344997 M 0 2 2 0 0 0
12339 BANKyyy Belgium AT034003 5524354997 M NA NA NA NA NA NA 5524354997 M NA NA NA NA NA NA
我想在2006年和2007年转换一些专栏（Findex，Fperce，Blauindex和Total）。
因此，我的预期输出看起来像：
df_final <-
Name CompanyID ISIN Country Year Findex Fperce Blauindex Total
BANKxxx 25830 AT000504 Austria 2006 1 0.4 0.48 5
2007 1 0.2 0.32 5
BANKyyy 12339 AT034003 Belgium 2006 0 0 0 2
2007 0 0 0 2
拜托，有人可以告诉我吗？感谢。
数据
df <- read.table(text =
"CompanyID Name Country ISIN Director2006 Gender2006 F2006 M2006 Findex2006 Fperce2006 Total2006 Blauindex2006 Director2007 Gender2007 F2007 M2007 Total2007 Findex2007 Blauindex2007 Fperce2007
25830 BANKxxx Austria AT000504 11734844255 M 2 3 1 0.4 5 0.48 11734844255 M 1 4 5 1 0.32 0.2
25830 BANKxxx Austria AT000504 1878371165 F NA NA NA NA NA NA 5524344997 F NA NA NA NA NA NA
25830 BANKxxx Austria AT000504 5524344997 F NA NA NA NA NA NA 5524354997 M NA NA NA NA NA NA
25830 BANKxxx Austria AT000504 5524354997 M NA NA NA NA NA NA 5742347684 M NA NA NA NA NA NA
25830 BANKxxx Austria AT000504 6613115791 M NA NA NA NA NA NA 40160443378 M NA NA NA NA NA NA
12339 BANKyyy Belgium AT034003 5524344997 M 0 2 0 0 2 0 5524344997 M 0 2 2 0 0 0
12339 BANKyyy Belgium AT034003 5524354997 M NA NA NA NA NA NA 5524354997 M NA NA NA NA NA NA",
header = T, stringsAsFactors = F)
答案 0 :(得分：5)
这是一个基于dplyr的工作流程。我选择了您感兴趣的列，使用matches提供正则表达式以匹配列名，以节省必须写出＆＃34; Findex2006＆＃34;，＆＃34; Findex2007＆＃ 34;等等。如果你最终不仅仅需要这两年的工作，这将特别方便。然后，我将数据收集为长格式，不包括CompanyID到ISIN。然后separate与sep = -4将measure（例如＆＃34; Findex2006＆＃34;）拆分为两列，其中第二列的值从每个字符串的末尾开始4个字符（例如＆＃34; Findex＆＃34;和＆＃34; 2006＆＃34;）。我过滤了一些NA，然后spread将其恢复为宽大的形状，但列不再基于年份。
library(tidyverse)
df <- read.table(text =
"CompanyID Name Country ISIN Director2006 Gender2006 F2006 M2006 Findex2006 Fperce2006 Total2006 Blauindex2006 Director2007 Gender2007 F2007 M2007 Total2007 Findex2007 Blauindex2007 Fperce2007
25830 BANKxxx Austria AT000504 11734844255 M 2 3 1 0.4 5 0.48 11734844255 M 1 4 5 1 0.32 0.2
25830 BANKxxx Austria AT000504 1878371165 F NA NA NA NA NA NA 5524344997 F NA NA NA NA NA NA
25830 BANKxxx Austria AT000504 5524344997 F NA NA NA NA NA NA 5524354997 M NA NA NA NA NA NA
25830 BANKxxx Austria AT000504 5524354997 M NA NA NA NA NA NA 5742347684 M NA NA NA NA NA NA
25830 BANKxxx Austria AT000504 6613115791 M NA NA NA NA NA NA 40160443378 M NA NA NA NA NA NA
12339 BANKyyy Belgium AT034003 5524344997 M 0 2 0 0 2 0 5524344997 M 0 2 2 0 0 0
12339 BANKyyy Belgium AT034003 5524354997 M NA NA NA NA NA NA 5524354997 M NA NA NA NA NA NA",
header = T, stringsAsFactors = F)
df %>%
select("CompanyID", "Name", "Country", "ISIN", matches("Findex|Fperce|Blauindex|Total")) %>%
gather(key = measure, value = value, -CompanyID:-ISIN) %>%
separate(measure, into = c("measure", "Year"), sep = -4) %>%
filter(!is.na(value)) %>%
spread(key = measure, value = value)
#> CompanyID Name Country ISIN Year Blauindex Findex Fperce Total
#> 1 12339 BANKyyy Belgium AT034003 2006 0.00 0 0.0 2
#> 2 12339 BANKyyy Belgium AT034003 2007 0.00 0 0.0 2
#> 3 25830 BANKxxx Austria AT000504 2006 0.48 1 0.4 5
#> 4 25830 BANKxxx Austria AT000504 2007 0.32 1 0.2 5
由reprex package（v0.2.0）创建于2018-05-09。