Question

我环顾了整个站点，但找不到此特定问题。我正在尝试准备数据集以进行进一步分析，但似乎无法修复某些问题。

我有一个球员及其目前所在俱乐部的列表：

PlayerID PlayerName        CurrentClub
1        Roland Alberg     ADO Den Haag
2        John Goossens     Feyenoord
3        Michael de Leeuw  Feyenoord
4        Kenny van der Weg NAC Breda
5        Alex Schalk       NAC Breda

我想去的地方是：

NewID CurrentClub       Player1             Player2

1     ADO Den Haag      Roland Alberg       NA
2     Feyenoord         John Goossens       Michael de Leeuw
3     NAC Breda         Kenny van der Weg   Alex Schalk

我已经尝试过使用melt，group_by和transpose的各种方法，但是我从来没有得到这个结果。

有人知道该怎么做吗？

Answer 1

row_number和group_by的组合应该可以解决问题。这是我的解决方案：

df <- tibble(PlayerID = c(1,2,3,4,5),
   PlayerName = c("Alberg", "Goossens","Leeuw","van der Weg","Schalk"),
   CurrentClub = c("ADO Den Haag", "Feyenoord", "Feyenoord", "NAC Breda", "NAC Breda"))

 new_df <- df %>% group_by(CurrentClub) %>% select(-PlayerID) %>%
 mutate(player_number = paste0("Player ",row_number())) %>%
 spread(player_number, PlayerName)

 new_df

Answer 2

df[,-1] %>% 
group_by(CurrentClub) %>% 
mutate(Player=seq(1:n())) %>% 
spread(Player, PlayerName, sep="")

我有2列的数据框。我可以将一列转换为行并保留另一列吗？

2 个答案: