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我有一个数据表,其中变量 v1
和 v2
的每个值都有一个关联的“类型”,在单独的列中编码。这是一个 MWE:
X <- data.table(id = 1:5, group = c(1,1,2,2,2), v1 = c(10,12,14,16,18), type_v1 = c("t1","t2","t1","t1","t2"), v2 = c(3,NA,NA,7,8), type_v2 = c("t2", "", "", "t3","t3"))
print(X)
id group v1 type_v1 v2 type_v2
1: 1 1 10 t1 3 t2
2: 2 1 12 t2 NA
3: 3 2 14 t1 NA
4: 4 2 16 t1 7 t3
5: 5 2 18 t2 8 t3
我想通过变量 group
对每种类型的列 v1
和 v2
中的值求和。期望的输出是:
group v1 type_v1 v2 type_v2 v3 type_v3
1: 1 10 t1 15 t2 NA
2: 2 30 t1 18 t2 15 t3
有很多不同的“类型”,并非所有类型都出现在所有组中。我可能需要创建变量 v3
、v4
等(请注意,在我的示例中,一个额外的列是如何容纳第 2 组中的 t1、t2 和 t3 的)。
我的数据目前是长格式。如果可能的话,我宁愿不要将它 reshape 为宽格式。我对不涉及创建列“t1”、“t2”等的解决方案感兴趣。这是因为“t1”、“t2”和“t3”实际上是非常长的字符串。
编辑:所需输出中的拼写错误
最佳答案
您可以融化
您的数据为长格式
library(data.table)
X1 <-
melt(
X,
id.vars = "group",
# we melt multiple value vars simultaneously,
# those starting with "v" and those starting
# with "type_v" followed by 1 or more digit
measure.vars = patterns(c("^v\\d+$", "^type_v\\d+$")),
value.name = c("value", "type")
)
X1
# group variable value type
# 1: 1 1 10 t1
# 2: 1 1 12 t2
# 3: 2 1 14 t1
# 4: 2 1 16 t1
# 5: 2 1 18 t2
# 6: 1 2 3 t2
# 7: 1 2 NA
# 8: 2 2 NA
# 9: 2 2 7 t3
#10: 2 2 8 t3
聚合数据,排除“类型”列中的空字符串
tmp <- X1[type!="", .("v" = sum(value)), by=.(group, type)]
tmp
# group type v
#1: 1 t1 10
#2: 1 t2 15
#3: 2 t1 30
#4: 2 t2 18
#5: 2 t3 15
最后再次 reshape 为宽幅面
out <- dcast(tmp, group ~ rowid(group), value.var = c("v", "type"))
out
# group v_1 v_2 v_3 type_1 type_2 type_3
#1: 1 10 15 NA t1 t2 <NA>
#2: 2 30 18 15 t1 t2 t3
如果您需要列顺序为 v_1 | type_1 | v_2 ...
你可以使用 setcolorder
tmp2 <- setdiff(names(out), "group")
# create a vector based on the order of the numeric part of 'tmp2'
idx <- order(as.numeric(gsub("\\D", "", tmp2)))
setcolorder(out, c("group", tmp2[idx]))
out
# group v_1 type_1 v_2 type_2 v_3 type_3
#1: 1 10 t1 15 t2 NA <NA>
#2: 2 30 t1 18 t2 15 t3
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