Question

我在csv中接收到数据。从Salesforce提取的报告中。每行代表一个交易以及从事该交易的人员。在很多情况下，有1个以上的人从事同一笔交易，因此在这些情况下，存在重复的行，显示日期，时间戳，位置，办公室等。该人的姓名除了。

我希望每一行代表一个交易，如果有多个人从事同一笔交易，则会创建一个新列来捕获另一人的姓名。

这是数据的样子：

Trans_ID | Name
================
1        | Dom Toretto
2        | Brian Oconnor
3        | Letty Garcia
3        | Mia Toretto
4        | Brian Oconnor
4        | Dom Toretto
4        | Letty Garcia
4        | Jesse

这就是我想要的：

Trans_ID | Name          | Name2        | Name3        | Name4
===============================================================
1        | Dom Toretto   | Letty Garcia |              |
2        | Brian Oconnor |              |              |
3        | Letty Garcia  | Mia Toretto  |              |
4        | Brian Oconnor | Dom Toretto  | Letty Garcia | Jesse

我想在R中执行此操作，但是如果在SQL或Excel中更方便，那也可以。

谢谢！

编辑因此，我尝试使用case when和lag来执行此操作，但是现在我遇到了一个新问题，即删除不再需要的行。这也可能是错误的方法。有什么想法吗？

df<- data.frame(trans_id = c(1,2,3,3,4,4,4,4), 
Name = c("Dom Toretto","Brian Oconnor","Letty Garcia","Mia Toretto","Brian Oconnor","Dom Toretto","Letty Garcia","Jesse"))


df %>%
  mutate(
  Name2 =  case_when(
      trans_id == lag(trans_id) ~ lag(Name)
),
  Name3 = case_when(
  trans_id == lag(trans_id, 2) ~ lag(Name, 2)
),
  Name4 = case_when(
  trans_id == lag(trans_id, 3) ~ lag(Name, 3)
))

Answer 1

这将与nest和map函数df一起使用：

df <- tibble(Trans_ID = c(1,2,3,3,4,4,4,4), 
             Name = c("Dom Toretto", "Brian Oconnor", "Letty Garcia", 
                      "Mia Toretto", "Brian Oconnor", "Dom Toretto", 
                      "Letty Garcia", "Jesse"))

然后在Trans ID上嵌套并映射每个数据框：

 df %>% 
  nest(-Trans_ID) %>% 
  mutate(
    data = map(data, ~ mutate(.x, 
                              col_name = str_c("Name", row_number())) %>% 
                 spread("col_name", "Name"))
  ) %>% 
  unnest()

返回：

  Trans_ID Name1         Name2       Name3        Name4
     <dbl> <chr>         <chr>       <chr>        <chr>
1        1 Dom Toretto   NA          NA           NA   
2        2 Brian Oconnor NA          NA           NA   
3        3 Letty Garcia  Mia Toretto NA           NA   
4        4 Brian Oconnor Dom Toretto Letty Garcia Jesse

希望这会有所帮助！

Answer 2

在这里您遇到一种情况，其中每一行都有不同数量的条目。这告诉我，您很可能不想将这些数据存储在数据框或类似矩阵的对象中。这些对象主要用于正方形数据，而您不是。我不知道您的用例，但我可能会将这些数据存储在字符向量列表中。您可以使用split()

output <- split(df$Name,df$Trans_ID)

如果您有理由将其存储在缺少值的正方形数据对象中，则有很多方法可以转换上述内容。例如，使用数据表。

library(data.table)
squareoutput <- rbindlist(lapply(output,function(x)data.table(x)),fill=TRUE)

根据R中前n行的条件创建一个新列

2 个答案: