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我有一个如下所示的数据框:
created_at actor_attributes_email type
3/11/12 7:28 jeremy@asynk.ch PushEvent
3/11/12 7:28 jeremy@asynk.ch PushEvent
3/11/12 7:28 jeremy@asynk.ch PushEvent
3/11/12 7:42 jeremy@asynk.ch IssueCommentEvent
3/11/12 11:06 d.bussink@gmail.com PushEvent
3/11/12 11:06 d.bussink@gmail.com PushEvent
现在我想按月/年重新排列它(仍然按时间排序,并且仍然保持行的完整性)。这应该为每个月创建 3 列,然后将与该月相关的所有数据(created_at、actor_attributes_email 和类型)放在这 3 列中,以便我得到以下标题(对于数据中存在的所有月份):
april_2011_created_at april_2011_actor_attributes_email april_2011_type may_2011_created_at may_2011_actor_attributes_email may_2011_type
如何在 R 中完成此操作?
可在此处找到包含整个数据集的 CSV 文件: https://github.com/aronlindberg/VOSS-Sequencing-Toolkit/blob/master/rubinius_rubinius_sequencing/rubinius_6months.csv
这是 CSV 第一行的 dput()
:
structure(list(created_at = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L,
3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 8L,
8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L), .Label = c("2012-03-11 07:28:04",
"2012-03-11 07:28:19", "2012-03-11 07:42:16", "2012-03-11 11:06:13",
"2012-03-11 12:46:25", "2012-03-11 13:03:12", "2012-03-11 13:12:34",
"2012-03-11 13:14:52", "2012-03-11 13:30:14", "2012-03-11 13:30:48"
), class = "factor"), actor_attributes_email = structure(c(3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("",
"d.bussink@gmail.com", "jeremy@asynk.ch"), class = "factor"),
type = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("IssueCommentEvent", "PushEvent"
), class = "factor")), .Names = c("created_at", "actor_attributes_email",
"type"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -30L))
其他一些假设是:
最佳答案
Maiasaura 提供了一种使用 plyr 和 lubridate 完成工作的优雅方式。这是在基本 R 中实现它的稍微不那么优雅的方式。但与 Maiasaura 不同的是,这种方式最大限度地减少了 NA
行的数量。每个月的 NA
行数是该月的行数与任何月份的最大行数之间的差。
# split df by month
by.mon <- split(df, months(as.POSIXct(df$created_at)))
# rename the columns to include the month name
by.mon <- mapply(
function(x, mon.name) {
names(x) <- paste(mon.name, names(x), sep='_');
return(x)
}, x=by.mon, mon.name=names(by.mon), SIMPLIFY=FALSE)
# add an index column for merging on
by.mon.indexed <- lapply(by.mon, function(x) within(x, index <- 1:nrow(x)))
# merge all of the months together
results <- Reduce(function(x, y) merge(x, y, by='index', all=TRUE, sort=FALSE),
by.mon.indexed)
# remove the index column
final_result <- results[names(results) != 'index']
关于在 R 中重新排列数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12822784/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!