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我有以下信息:
Policy No Amount Info (1) Info (2) Info (3) Info (4) Info (5)
1001 100 500001 500002 500003 999999 999999
1002 200 600001 600002 999999 999999 999999
1003 300 700001 700002 700003 700004 700005
以上是信息的提供方式。
这就是我希望它的表示方式:
Policy No Amount Info
1001 100 500001
1001 100 500002
1001 100 500003
1002 200 600001
1002 200 600002
1003 300 700001
1003 300 700002
1003 300 700003
1003 300 700004
1003 300 700005
基本上,我想检查行中的每个信息列,如果有 999999,则转到下一行并生成直到信息列有 999999 的值。
我有超过 100,000 个这样的保单编号和金额信息。
非常感谢您的帮助。
最佳答案
使用 tidyverse
循环的可能替代方法:
library(tidyverse)
df %>%
mutate(across(everything(), ~na_if(.x, 999999))) %>%
pivot_longer(-c(`Policy No`, `Amount`), names_to = NULL, values_drop_na = TRUE)
输出
`Policy No` Amount value
<int> <int> <int>
1 1001 100 500001
2 1001 100 500002
3 1001 100 500003
4 1002 200 600001
5 1002 200 600002
6 1003 300 700001
7 1003 300 700002
8 1003 300 700003
9 1003 300 700004
10 1003 300 700005
或者如果你想坚持使用 for 循环,那么你可以这样做:
output <- NULL
for (i in names(df[,-c(1:2)])) {
x <- df[which(df[,i] != 999999), c("Policy No", "Amount",i)]
names(x)[3] <- "Info"
output <- rbind(output, x)
}
数据
df <- structure(list(`Policy No` = 1001:1003, Amount = c(100L, 200L,
300L), `Info (1)` = c(500001L, 600001L, 700001L), `Info (2)` = c(500002L,
600002L, 700002L), `Info (3)` = c(500003L, 999999L, 700003L),
`Info (4)` = c(999999L, 999999L, 700004L), `Info (5)` = c(999999L,
999999L, 700005L)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-3L))
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