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r - R / dyplr：将两行转换为两列

问题描述

我在 R 中有一个如下所示的数据框：

Word    Base    Number  Type
-       -       -       -
shoe    shoe    4834    singular
shoes   shoe    49955   plural
toy     toy     75465   singular
toys    toy     23556   plural
key     key     39485   singular
keys    key     6546    plural
jazz    jazz    58765   plural

我想对其进行改造，使其看起来像这样：

Word_Sg Word_Pl Base    Num_Singular    Num_Plural
--      --      --      --              --
shoe    shoes   shoe    4834            49955
toy     toys    toy     75465           23556
key     keys    key     39485           6546
NA      jazz    jazz    NA              58765

因此，我不想为单数和复数的值设置两行，而是希望有两个列，一个带有单数的数字，一个带有复数的数字。

我已经尝试了一些使用 的东西dplyr::summarize，但到目前为止，没有任何成功。这是我到目前为止提出的代码：

dataframe1 <- dataframe %>% 
      mutate(Num_Singular = case_when(Type == "singular" ~ Number)) %>%
      mutate(Num_Plural = case_when(Type == "plural" ~ Number)) %>%
      dplyr::select(Word, Base, Num_Singular, Num_Plural) %>%
      group_by(Base) %>%
      dplyr::summarize(Num_Singular = paste(na.omit(Num_Singular)),
                       Num_Plural = paste(na.omit(Num_Plural))

但是，它给了我这个错误：

Error in summarise_impl(.data, dots) : 
  Column `Num_Singular` must be length 1 (a summary value), not 2)

我认为问题可能在于有些行不一定有单数和复数，但只有一个（例如“爵士乐”）。大多数行都有。

那么我怎样才能在 R 或 dplyr 中做到这一点？

标签： rdataframedplyrtidyrtidyverse

解决方案

如果您首先查看前几列::

select(dat, Base, Word, Type)[1:2,]
#   Base  Word     Type
# 1 shoe  shoe singular
# 2 shoe shoes   plural

从这里开始，考虑它只是将其扩展为单数/复数列，有效地从“高”到“宽”。（如果有两个以上的类别会更明显Type。）

select(dat, Base, Word, Type) %>%
    spread(Type, Word) %>%
    rename(Word_Pl=plural, Word_Sg=singular)
#   Base Word_Pl Word_Sg
# 1 jazz    jazz    <NA>
# 2  key    keys     key
# 3 shoe   shoes    shoe
# 4  toy    toys     toy

您也可以轻松地重复此Number操作。从那里开始，只需根据键列合并/加入它们，Base：

full_join(
  select(dat, Base, Word, Type) %>%
    spread(Type, Word) %>%
    rename(Word_Pl=plural, Word_Sg=singular),
  select(dat, Base, Number, Type) %>%
    spread(Type, Number) %>%
    rename(Num_Pl=plural, Num_Sg=singular),
  by = "Base"
)
#   Base Word_Pl Word_Sg Num_Pl Num_Sg
# 1 jazz    jazz    <NA>  58765     NA
# 2  key    keys     key   6546  39485
# 3 shoe   shoes    shoe  49955   4834
# 4  toy    toys     toy  23556  75465

消耗数据：

library(dplyr)
library(tidyr)
dat <- read.table(text='Word    Base    Number  Type
shoe    shoe    4834    singular
shoes   shoe    49955   plural
toy     toy     75465   singular
toys    toy     23556   plural
key     key     39485   singular
keys    key     6546    plural
jazz    jazz    58765   plural', header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)

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