Question

R专家在努力解决tidyr，重塑，散布等问题，解决了几个小时后，我将非常感谢R专家的帮助。

对于具有不同组和分配值的数据框，是否有一种方法可以转换和转置数据框，以便将每个组分配给一个新列，并将所有分配值都列在该组下？

以下是数据框的一些示例代码：

a <- c("Group1", "Group1", "Group1", "Group2", "Group2", "Group2", "Group2", "Group2", "Group3")
b <- c("Item1", "Item2", "Item3", "Item4", "Item5", "Item6", "Item7", "Item8", "Item9")

使用这两列，为每个组创建一个新列。

下面，我将手动显示此内容，但需要R才能自动执行下一步。

我手动添加了“-”，以避免出现错误“ data.frame中的错误：参数暗示行数不同”。实际上，我不能为每个组添加“-”。

Group1 <- c("Item1", "Item2", "Item3", "--", "--")
Group2 <- c("Item4", "Item5", "Item6", "Item7", "Item8")
Group3 <- c("Item9", "--", "--", "--", "--")

下面是我要创建的输出。

table <- data.frame(Group1, Group2, Group3)

挑战在于变量必须是动态的。对于不同的数据集，组的数量和项目的数量将发生变化，并且我无法手动为每个组中的空格手动“-”。

这个问题类似于这个问题，除了我的问题涉及动态范围。 Convert data frame common rows to columns

Answer 1

我们可以使用tidyr::spread

library(tidyverse)
df %>% group_by(a) %>% mutate(n = 1:n()) %>% spread(a, b) %>% select(-n)
## A tibble: 5 x 3
#  Group1 Group2 Group3
#  <fct>  <fct>  <fct>
#1 Item1  Item4  Item9
#2 Item2  Item5  NA
#3 Item3  Item6  NA
#4 NA     Item7  NA
#5 NA     Item8  NA

或者，如果您更喜欢"--"而不是NA，则可以这样做（感谢@AntoniosK）

df %>%
    group_by(a) %>%
    mutate(n = 1:n()) %>%
    spread(a, b) %>%
    select(-n) %>%
    mutate_all(~ifelse(is.na(.), "--", as.character(.)))
## A tibble: 5 x 3
#  Group1 Group2 Group3
#  <chr>  <chr>  <chr>
#1 Item1  Item4  Item9
#2 Item2  Item5  --
#3 Item3  Item6  --
#4 --     Item7  --
#5 --     Item8  --

或使用tidyr::spread的{{1}}参数

fill

给出相同的结果。

样本数据

df %>%
    mutate_if(is.factor, as.character) %>%
    group_by(a) %>%
    mutate(n = 1:n()) %>%
    spread(a, b, fill = "--") %>%
    select(-n)

R-按组将数据转换并转置为列

1 个答案:

样本数据