Question

假设我们在R中有这样一个data.frame：

d = data.frame('2019q1' = 1, '2019q2' =2, '2019q3' = 3)

看起来像这样：

  X2019q1 X2019q2 X2019q3
1       1       2       3

如何将其转换为如下形式：

Year    Quarter    Value
2019    1          1
2019    2          2
2019    3          3

Answer 1

我们可以将gather转换为'long'格式，并使用str_extract或parse_number

提取分量。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
gather(d) %>% 
   transmute(Year = readr::parse_number(key), 
             Quarter = as.numeric(str_extract(key, "(?<=q)\\d+$")), value)
#  Year Quarter value
#1 2019       1     1
#2 2019       2     2
#3 2019       3     3

Answer 2

使用tidyr的更新的pivot_longer函数的快速方法，该函数使您可以整形数据和一步拆分列。看一下列名：

names(d)
#> [1] "X2019q1" "X2019q2" "X2019q3"

您会看到它们以X开头使名称有效，并且年份和季度用"q"分隔。在pivot_longer中将其用作分隔符，以分隔年份和季度，然后从年份中除去非数字。（可选）您可以使用dplyr::mutate将列转换为数字。

library(tidyr)

d %>%
  pivot_longer(everything(), names_to = c("Year", "Quarter"), 
               names_sep = "q", values_to = "Value") %>%
  dplyr::mutate(Year = stringr::str_remove(Year, "\\D"))
#> # A tibble: 3 x 3
#>   Year  Quarter Value
#>   <chr> <chr>   <dbl>
#> 1 2019  1           1
#> 2 2019  2           2
#> 3 2019  3           3

将带有日期的列转换为R中的行

2 个答案: