我是R的新手,并为此稍作挣扎。我有一个这样的数据框
reg 12345
val1 1
val2 0
reg 45678
val1 0
val2 0
val3 1
reg 97654
val1 1
reg 567834
val3 1
reg 567845
val2 0
val4 1
我的目标是将数据转换成这种格式
reg val1 val2 val3 val4
12345 1 0 0 0
45678 0 0 1 0
97654 1 0 0 0
567834 0 0 1 0
567845 0 0 0 1
希望有人可以在这里指导我。我的数据源少于200行,并且对该方法没有任何限制。请假设
机器运行时具有足够的内存和处理能力。
最佳答案
即使这是重复的,我也没有看到以下答案,所以...从原始数据开始:
df <- data.frame( A = c("reg","val1","val2","reg","val1","val2","val3","reg","val1","reg","val3","reg","val2","val4"),
B = c(12345, 1, 0, 45678, 0, 0, 1, 97654, 1, 567834, 1, 567845, 0, 1))
我使用
tidyverse
动词,以及使用dummy
向每个"reg"
组添加标签(在cumsum
中)的技巧:install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
df1 <- df %>%
mutate(dummy = cumsum(A=="reg")) %>%
group_by(dummy) %>%
nest() %>%
mutate(data = map(data, ~spread(.x, A, B))) %>%
unnest() %>%
select(-dummy)
结果是:
reg val1 val2 val3 val4
1 12345 1 0 NA NA
2 45678 0 0 1 NA
3 97654 1 NA NA NA
4 567834 NA NA 1 NA
5 567845 NA 0 NA 1
我更喜欢保留
NAs
,但是如果您不这样做:df1[is.na(df1)] <- 0
reg val1 val2 val3 val4
1 12345 1 0 0 0
2 45678 0 0 1 0
3 97654 1 0 0 0
4 567834 0 0 1 0
5 567845 0 0 0 1