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r - 在R中将行扩展到多列

问题描述

我正在尝试创建一个数据透视表，并且在获取输出时遇到了一些问题。我与包无关，我尝试过 reshape2、tidry 和 dplyr，但没有任何工作。

到目前为止，我的尝试都出错了，我还设法收集数据以将填充和目标删除到一个名为“类型”的新变量中，值是“座位......但这似乎也无济于事.

mynewdf = gather(mydf,Type,Seats,c("Fill","Target"))

我认为接近工作的代码......

t=dcast(mydf, Date + Type + Month ~ Seats, length, drop=FALSE)

我当前的数据结构如下所示：

Date Month Fill Target Code
1234  Jan  14    15    13B
1234  Feb  12    14    13B
.................
1235  Oct  13    16    13F

永远不应该有任何重复的日期/月份/代码，我最终要显示的是填充和目标（最终会做一些计算字段，但我稍后会越过那座桥）。

我希望输出为：

        Jan             Feb        .......   Oct .....    
Date Fill  Target  Fill  Target    ....... Fill Target.... MOS
1234  14    15     12     14       ....................... 13B
1235  ......................................13   16  ..... 13F

我尝试按月和填充分组，然后按月和目标分组，但没有运气。

标签： rwindows

解决方案

答案比我想的要冗长一些，但这应该给你一个开始。

首先输入您显示的数据框：

library(dplyr); library(tidyr)

mydf <- data.frame(Date = c(1234, 1234, 1235),
                   Month = c('Jan', 'Feb', 'Oct'),
                   Fill = c(14, 12, 13),
                   Target = c(15, 14, 16),
                   Code = c('13B', '13B', '13F'))

然后开始数据争论tidyr::unite()：

> newdf <- mydf %>% 
+     tidyr::unite(Fill_Target, Fill, Target, sep='_')
> newdf
  Date Month Fill_Target Code
1 1234   Jan       14_15  13B
2 1234   Feb       12_14  13B
3 1235   Oct       13_16  13F

因此，您将 Fill 和 Target 变量组合成一列。这样做，您可以使用tidyr::spread：

> newdf <- newdf %>% tidyr::spread(Month, Fill_Target)
> newdf
  Date Code   Feb   Jan   Oct
1 1234  13B 12_14 14_15  <NA>
2 1235  13F  <NA>  <NA> 13_16

所以在这里你有日期和代码，然后是你的月份，然后是 Fill_Target 值。然后使用tidyr::separate()将它们分成单独的列：

> newdf <- newdf %>% 
+     tidyr::separate(Jan, into = c('Jan_Fill', 'Jan_Target')) %>% 
+     tidyr::separate(Feb, into = c('Feb_Fill', 'Feb_Target')) %>% 
+     tidyr::separate(Oct, into = c('Oct_Fill', 'Oct_Target'))
> newdf
  Date Code Feb_Fill Feb_Target Jan_Fill Jan_Target Oct_Fill Oct_Target
1 1234  13B       12         14       14         15     <NA>       <NA>
2 1235  13F     <NA>       <NA>     <NA>       <NA>       13         16

然后您可以使用dplyr::select()重新排序列

> newdf %>% 
+   select(Date, Jan_Fill, Jan_Target, Feb_Fill, Feb_Target, Oct_Fill, Oct_Target, 
+          Code)
  Date Jan_Fill Jan_Target Feb_Fill Feb_Target Oct_Fill Oct_Target Code
1 1234       14         15       12         14     <NA>       <NA>  13B
2 1235     <NA>       <NA>     <NA>       <NA>       13         16  13F

现在，我不喜欢这个答案，因为它有点冗长，尤其是当您考虑到您将有 12 个月的时间时。但是，对于您来说，在代码中稍微冗长和深思熟虑可能会更容易/更好，而不是弄乱准引用并尝试以更奇特的方式分隔和选择月份。

另外，我注意到只有一行“标题”，而不是你的两行。不幸的是，如果你想要第二个标题行，你将不得不使用 Python Pandas；R 不支持这一点。

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