r - 拆分数据框

Question

圣诞快乐

我想拆分一个长数据帧。数据框看起来像这样

    x<-c('0:00:00', '0:30:00', '1:00:00', '1:30:00', '2:00:00', '2:30:00', '3:00:00',
    '0:00:00', '0:30:00', '1:00:00', '1:30:00', '2:00:00', '2:30:00', '3:00:00', 
    '3:30:00', '4:00:00','0:00:00', '0:30:00', '1:00:00', '1:30:00', '2:00:00',
     '2:30:00', '3:00:00', '0:00:00', '0:30:00', '1:00:00', '1:30:00', '2:00:00',
     '2:30:00', '3:00:00' , '3:30:00', '4:00:00')

    y=seq(1:32)

    data1=data.frame(x,y)

我想以输出看起来像这样的方式拆分

    0:00:00  1  8 17 24  
    0:30:00  2  9 18 25  
    1:00:00  3 10 19 26  
    1:30:00  4 11 20 27  
    2:00:00  5 12 21 28  
    2:30:00  6 13 22 29  
    3:00:00  7 14 23 30  
    3:30:00 NA 15 NA 31  
    4:00:00 NA 16 NA 32  

我为此考虑的任何想法或功能？我尝试使用拆分功能，但无法完成。非常感谢您的帮助和时间。

Matthew 的以下解决方案效果最好。但是，如果我增加 x 的周期时间

    x<-c('0:00:00', '0:30:00', '1:00:00', '1:30:00', '2:00:00', '2:30:00', '3:00:00', '3:30:00',
    '4:00:00', '4:30:00', '5:00:00', '5:30:00', '6:00:00', '6:30:00', '7:00:00', 
    '7:30:00','8:00:00', '8:30:00', '9:00:00', '9:30:00', '10:00:00', '10:30:00',
     '11:00:00','11:30:00','0:00:00', '0:30:00', '1:00:00', '1:30:00', '2:00:00', '2:30:00', 
    '3:00:00', '3:30:00', '4:00:00', '4:30:00', '5:00:00', '5:30:00', '6:00:00', '6:30:00', 
    '7:00:00', '7:30:00','8:00:00', '8:30:00', '9:00:00', '9:30:00', '10:00:00', '10:30:00', 
    '11:00:00','11:30:00', '12:00:00', '12:30:00', '13:00:00', '13:30:00')

并使用相同的代码，我得到以下错误:

    Error in match.names(clabs, names(xi)) : names do not match previous names

干杯，斯瓦加特

Answer 1

这是您编辑的问题的数据:

x <- c('0:00:00', '0:30:00', '1:00:00', '1:30:00', '2:00:00', '2:30:00', 
      '3:00:00', '3:30:00', '4:00:00', '4:30:00', '5:00:00', '5:30:00',
      '6:00:00', '6:30:00', '7:00:00', '7:30:00','8:00:00', '8:30:00',
      '9:00:00', '9:30:00', '10:00:00', '10:30:00', '11:00:00','11:30:00',
      '0:00:00', '0:30:00', '1:00:00', '1:30:00', '2:00:00', '2:30:00',
      '3:00:00', '3:30:00', '4:00:00', '4:30:00', '5:00:00', '5:30:00',
      '6:00:00', '6:30:00', '7:00:00', '7:30:00','8:00:00', '8:30:00', 
      '9:00:00', '9:30:00', '10:00:00', '10:30:00', '11:00:00','11:30:00', 
      '12:00:00', '12:30:00', '13:00:00', '13:30:00')

y=seq(1:52)

data1=data.frame(x,y)

我们需要创建一个表示天数的分类变量，在这里我们所要做的就是时间。如果时间倒退，假设这是新的一天。为此，我们将使用一个因子按顺序将时间值转换为整数。

这是一个向量 lev级别，c('0:00:00', '0:30:00', '1:00:00', ...) , 和一个因子 fac它包含与 data$x 相同的字符串，但使用此向量作为级别:

lev <- paste(t(outer(0:23, c('00', '30'), paste, sep=':')), '00', sep=':')
fac <- factor(as.character(data1$x), levels=lev, ordered=TRUE)

现在我们可以通过应用 diff 来了解何时回归时间:

d <- c(0, diff(
  as.numeric(factor(as.character(data1$x), levels=lev, ordered=TRUE)))
       )

现在(受此问题的其他两个答案的启发)，cumsum(d<0)是我们需要的分类变量，可以应用于数据框，并用于 reshape :

data1$grp <- cumsum(d<0)
res <- reshape(data1, direction="wide", idvar="x", timevar="grp")

> res
          x y.0 y.1
1   0:00:00   1  25
2   0:30:00   2  26
3   1:00:00   3  27
4   1:30:00   4  28
5   2:00:00   5  29
6   2:30:00   6  30
7   3:00:00   7  31
8   3:30:00   8  32
9   4:00:00   9  33
10  4:30:00  10  34
11  5:00:00  11  35
12  5:30:00  12  36
13  6:00:00  13  37
14  6:30:00  14  38
15  7:00:00  15  39
16  7:30:00  16  40
17  8:00:00  17  41
18  8:30:00  18  42
19  9:00:00  19  43
20  9:30:00  20  44
21 10:00:00  21  45
22 10:30:00  22  46
23 11:00:00  23  47
24 11:30:00  24  48
49 12:00:00  NA  49
50 12:30:00  NA  50
51 13:00:00  NA  51
52 13:30:00  NA  52

这与其他答案有何不同:它不假设一天总是包含时间“0:00:00”，并且它不要求 data1$x 是字符变量——即使它也就是说，它以正确的顺序获取时间。比较character会说 2:00:00 发生在 13:00:00 之后。