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我想提取字符串列的最后一部分(总是包含在方括号中),将这些作为新列的名称,然后将数据从长到宽重新整形,并用这些值填充新列。
例如,如果我有这个数据框:
whatihave <- data_frame(v1 = c('abc [effort]', 'def [effort]', 'ghi [effort]', 'abc [scope]', 'def [scope]', 'ghi [scope]'),
scores = c(1:6))
# A tibble: 6 x 2
v1 scores
<chr> <int>
1 abc [effort] 1
2 def [effort] 2
3 ghi [effort] 3
4 abc [scope] 4
5 def [scope] 5
6 ghi [scope] 6
我想把它转换成这个数据框:
whatiwant <- data_frame(v1 = c('abc', 'def', 'ghi'),
effort = c(1, 2, 3),
scope = c(4, 5, 6))
v1 effort scope
<chr> <dbl> <dbl>
1 abc 1 4
2 def 2 5
3 ghi 3 6
如您所见,v1
列中值末尾方括号内的字符已成为两个新变量的名称(effort
和 范围
)。 scores
列中的值随后填充了我创建的新列。
我该怎么做?
在下方编辑
我模拟的玩具数据缺少实际数据的一个关键特征。实际上有多个实例具有相同的 v1 值并且在方括号中具有相同的后缀。
因此,下面的答案(否则非常好)会在 effort
和 scope
的每个单元格中生成列列表,而不是单个值。
让我们假设我有这些数据:
whatiactuallyhave <- data_frame(v1 = c('abc [effort]', 'abc [effort]', 'def [effort]', 'def [effort]', 'ghi [effort]', 'abc [scope]', 'abc [scope]', 'def [scope]', 'ghi [scope]', 'ghi [scope]'),
scores = c('1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10'))
# A tibble: 10 x 2
v1 scores
<chr> <chr>
1 abc [effort] 1
2 abc [effort] 2
3 def [effort] 3
4 def [effort] 4
5 ghi [effort] 5
6 abc [scope] 6
7 abc [scope] 7
8 def [scope] 8
9 ghi [scope] 9
10 ghi [scope] 10
我想把它变成这样:
whatiactuallywant <- data_frame(v1 = c('abc', 'abc', 'def', 'def', 'ghi', 'ghi'),
effort = c('1', '2', '3', '4', '5', 'NA'),
scope = c('6', '7', '8', 'NA', '9', '10'))
# A tibble: 6 x 3
v1 effort scope
<chr> <chr> <chr>
1 abc 1 6
2 abc 2 7
3 def 3 8
4 def 4 NA
5 ghi 5 9
6 ghi NA 10
我希望现在更清楚了!非常感谢您的帮助。
最佳答案
tidyr::extract
将让您节省一个额外的 mutate 步骤,因为您可以在此处使用 regex
直接将两个所需的字符串提取到两列中。library(tidyverse)
whatiactuallyhave <- data_frame(v1 = c('abc [effort]', 'abc [effort]', 'def [effort]', 'def [effort]', 'ghi [effort]', 'abc [scope]', 'abc [scope]', 'def [scope]', 'ghi [scope]', 'ghi [scope]'),
scores = c('1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10'))
#> Warning: `data_frame()` was deprecated in tibble 1.1.0.
#> Please use `tibble()` instead.
whatiactuallyhave %>%
tidyr::extract(v1, into = c('v1', 'name'), regex = '(\\w+)\\s\\[(\\w+)\\]') %>%
group_by(v1, name) %>%
mutate(d = row_number()) %>%
pivot_wider(names_from = name, values_from = scores, values_fill = NA) %>%
select(-d)
#> # A tibble: 6 x 3
#> # Groups: v1 [3]
#> v1 effort scope
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 abc 1 6
#> 2 abc 2 7
#> 3 def 3 8
#> 4 def 4 <NA>
#> 5 ghi 5 9
#> 6 ghi <NA> 10
由 reprex package 创建于 2021-05-26 (v2.0.0)
whatihave <- data_frame(v1 = c('abc [effort]', 'def [effort]', 'ghi [effort]', 'abc [scope]', 'def [scope]', 'ghi [scope]'),
scores = c(1:6))
library(tidyverse)
whatihave %>%
separate(v1, into = c('v1', 'name'), sep = ' \\[') %>%
mutate(name = str_remove(name, '\\]')) %>%
pivot_wider(names_from = name, values_from = scores)
# A tibble: 3 x 3
v1 effort scope
<chr> <int> <int>
1 abc 1 4
2 def 2 5
3 ghi 3 6
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