r - melt + strsplit，或与aggregate相反

Question

我有一个小问题，在概念上似乎很简单，但我找不到解决方法...

假设我有一个 data.frame df2，其中有一列列出汽车品牌，另一列包含每个品牌的所有型号，用“,”分隔。我已经获得了 df2 聚合另一个名为 df1 的 data.frame，主键是模型。

我应该如何继续执行相反的任务(即:从 df2 到 df1)？我的猜测类似于 melt(df2, id=unlist(strsplit('models',',')))...非常感谢!

这是一个 MWE:

df1 <- data.frame(model=c('a1','a2','a3','b1','b2','c1','d1','d2','d3','d4'), 
                      brand=c('a','a','a','b','b','c','d','d','d','d'))
df1
collap <- function(x){
  out <- paste(sort(unique(x)), collapse=",")
  return (out)
}
df2 <- aggregate(df1$model, by=list(df1$brand), collap)
names(df2) <- c('brand','models')
df2 #how can I do the opposite task (ie: from df2 to df1)?

Answer 1

这里有两种选择:

使用data.table和unlist如下:

library(data.table)
DT <- data.table(df2)
DT[, list(model = unlist(strsplit(as.character(models), ","))), 
   by = brand]
#     brand model
#  1:     a    a1
#  2:     a    a2
#  3:     a    a3
#  4:     b    b1
#  5:     b    b2
#  6:     c    c1
#  7:     d    d1
#  8:     d    d2
#  9:     d    d3
# 10:     d    d4

使用我的“splitstackshape”包中的 concat.split.multiple。这种方法的一个好处是能够使用一个简单的命令拆分多个列。

library(splitstackshape)
out <- concat.split.multiple(df2, "models", ",", "long")
out[complete.cases(out), ]
#    brand time models
# 1      a    1     a1
# 2      b    1     b1
# 3      c    1     c1
# 4      d    1     d1
# 5      a    2     a2
# 6      b    2     b2
# 8      d    2     d2
# 9      a    3     a3
# 12     d    3     d3
# 16     d    4     d4