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

07-24 17:38
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