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r - 使用来自两个不同列的条件重新创建数据框

问题描述

我有一个庞大的数据框，看起来像这样：

df = data.frame(year = c(rep(1998,5),rep(1999,5)), 
                  loc = c(10,rep(14,4),rep(10,2),rep(14,3)),
                  sitA = c(rep(0,3),1,1,0,1,0,1,1),
                  sitB = c(1,0,1,0,1,rep(0,4),1),
                  n = c(2,13,2,9,4,7,2,7,7,4))
df
   year loc sitA sitB  n
1  1998  10    0    1  2
2  1998  14    0    0 13
3  1998  14    0    1  2
4  1998  14    1    0  9
5  1998  14    1    1  4
6  1999  10    0    0  7
7  1999  10    1    0  2
8  1999  14    0    0  7
9  1999  14    1    0  7
10 1999  14    1    1  4

如您所见，有年份、地点、两种不同的情况（表示为sitA和sitB），最后是这些记录的计数（列n）。

我想创建一个新的数据框，它仅反映年份和地点的计数，其中情况 A 和 B 的计数有条件地存储在列中，例如下面的所需输出：

df.new
  year loc sitB.0.sitA.0 sitB.0.sitA.1 sitB.1.sitA.0 sitB.1.sitA.1
1 1998  10             0             0             2             0
2 1998  14            13             9             2             4
3 1999  10             7             2             0             0
4 1999  14             7             7             0             4

您可以意识到的棘手部分是原始数据框不包含所有条件。它只有计数大于 0 的那些。因此，对于原始数据帧中的缺失条件，新数据帧应该具有“0”。因此，诸如熔化（重塑）或聚合之类的众所周知的功能无法解决我的问题。一点帮助将不胜感激。

标签： rdataframeconditional

解决方案

一种tidyverse方法，我们首先将列名附加到列的值上sit..。然后我们unite将它们组合成一列并spread最终确定值。

library(tidyverse) 
df[3:4] <- lapply(names(df)[3:4], function(x) paste(x, df[, x], sep = "."))

df %>%
  unite(key, sitA, sitB, sep = ".") %>%
  spread(key, n, fill = 0)

#  year loc sitA.0.sitB.0 sitA.0.sitB.1 sitA.1.sitB.0 sitA.1.sitB.1
#1 1998  10             0             2             0             0
#2 1998  14            13             2             9             4
#3 1999  10             7             0             2             0
#4 1999  14             7             0             7             4

如果列的位置不固定，您可以grep先使用

cols <- grep("^sit", names(df))
df[cols] <- lapply(names(df)[cols], function(x) paste(x, df[, x], sep = "."))

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