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r - 如何投射 df 的一部分但仍保留其他一些列

问题描述

我想要做的是创建一个新列，该列拆分任务计费并将 taskHRS 分配给该列（转换）并将小时数分配为 true 和 false 而不会影响其他列。

我正在使用但没有得到预期结果的代码：

 Exp <- Timesheets %>%
     mutate(taskDate = as.Date(taskDate)) %>%
     mutate(taskMinutes = as.numeric(taskMinutes)) %>%
     select('jobID', 'jobTaskID', 'taskStaffName', 'taskDate', 'taskBillable','taskMinutes', 'which_payday') %>%
     group_by(jobID, taskStaffName, taskDate, taskBillable, which_payday) %>%
     summarise(taskHRS = sum(taskMinutes/60)) %>%
     filter(which_payday %in% c('ThisFN'))
print(Exp)

Exp <- Exp %>%
cast(taskStaffName ~ taskBillable ~ jobID, value = 'taskHRS')

期望的结果样本：

JobID  taskStaffName  taskDate   true false which_payday Budget
W20100        L       2/10/2018    2     1   ThisFN       80

数据样本：

jobID   taskStaffName taskDate   taskBillable which_payday taskHRS Budget
       <chr>   <chr>         <date>     <chr>        <chr>          <dbl>  <dbl>
     1 W210125 L             2018-11-13 true         ThisFN           1.5     80
     2 W210125 R             2018-11-12 true         ThisFN           2       80
     3 W210125 R             2018-11-13 true         ThisFN           2       80
     4 W210125 T             2018-11-13 true         ThisFN           2       80
     5 W210233 C             2018-11-12 true         ThisFN           6       80

标签： rcastingreshapemelt

解决方案

好吧，我找到了解决这个问题的方法。我创建了以下代码来实现我想要的结果。

图书馆（tidyr）

 Exp <- Timesheets %>%
     mutate(taskDate = as.Date(taskDate)) %>%
     mutate(taskMinutes = as.numeric(taskMinutes)) %>%
     select('jobID', 'jobTaskID', 'taskStaffName', 'taskDate', 'taskBillable','taskMinutes', 'which_payday') %>%
     group_by(jobID, taskStaffName, taskDate, taskBillable, which_payday) %>%
     summarise(taskHRS = sum(taskMinutes/60)) 

 library(tidyr)    

Exp <- Exp %>%
     spread(taskBillable, taskHRS)

我希望这可以帮助任何处理类似问题的人。

我得到的结果是我想要的

JobID  taskStaffName  taskDate   true false which_payday Budget
W20100        L       2/10/2018    2     1   ThisFN       80*

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