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r - 重新组织数据表中的数据

问题描述

当我为网络数据库拉取数据时，我有以这种方式格式化的数据。

地点 日期 时间 参数代码 备注代码 结果
001 01-01-2020 15:10 00010 不适用 16.6
001 01-01-2020 15:10 00095 不适用 521.0
001 01-01-2020 15:10 00300 不适用 5.6
001 01-01-2020 15:10 34475 < 1.0
001 03-30-2020 09:45 00010 不适用 18.0
001 03-30-2020 09:45 00095 不适用 546.0
001 03-30-2020 09:45 00300 不适用 3.7
001 03-30-2020 09:45 34475 不适用 2.3

我想将其格式化如下所示。我知道我需要先合并 Remark_code 和 Result 的列，但是我不确定如何将 Parameter_code 列解析为单独的列，并将 Result 填充到表的“正文”中。

地点 日期 时间 00010 00095 00300 34475
001 01-01-2020 15:10 16.6 521.0 5.6 <1.0
001 03-30-2020 15:10 18.0 546.0 3.7 2.3

我不一定需要有关如何执行此操作的所有代码，而只需要有关使用哪些功能的说明。我一直在为此苦苦挣扎，因为我什至不确定要查找哪些关键词或这种类型的转换（？）这将被称为。任何帮助，将不胜感激。

标签： rdataframedata-manipulationdata-management

解决方案

另一种方法可以是：

library(dplyr)
library(tidyr)
#Code
new <- df %>% mutate(RESULT=ifelse(is.na(REMARK_CODE),paste0('',RESULT),
                            paste0(REMARK_CODE,RESULT))) %>%
  select(-REMARK_CODE) %>%
  pivot_wider(names_from = PARAMETER_CODE,values_from=RESULT)

输出：

# A tibble: 2 x 7
  SITE  DATE      TIME  `10`  `95`  `300` `34475`
  <chr> <chr>     <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>  
1 001   1/1/2020  15:10 16.6  521   5.6   <1     
2 001   3/30/2020 9:45  18    546   3.7   2.3

使用的一些数据：

#Data
df <- structure(list(SITE = c("001", "001", "001", "001", "001", "001", 
"001", "001"), DATE = c("1/1/2020", "1/1/2020", "1/1/2020", "1/1/2020", 
"3/30/2020", "3/30/2020", "3/30/2020", "3/30/2020"), TIME = c("15:10", 
"15:10", "15:10", "15:10", "9:45", "9:45", "9:45", "9:45"), PARAMETER_CODE = c(10L, 
95L, 300L, 34475L, 10L, 95L, 300L, 34475L), REMARK_CODE = c(NA, 
NA, NA, "<", NA, NA, NA, NA), RESULT = c(16.6, 521, 5.6, 1, 18, 
546, 3.7, 2.3)), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

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