如何整理这个数据集? [英] How to tidy this dataset?

问题描述

我有下面要整理的数据集.

 user_id 主题可能是六月七月八月九月十月1 192775 谈话 2 0 0 2 2 12 192775 步行 165 123 128 146 113 1053 192775 树皮 0 0 0 0 0 04 192775 竖琴 0 0 0 0 0 1

我想用 tidyr 塑造成以下格式.

user_id 月谈话走树皮竖琴192775 五月 2 165 0 0192775 六月 0 123 0 0

感谢任何帮助

解决方案

With:

库(tidyr)df %>% 收集(月，val，可能:十月)%>% 传播(主题，val)

你得到:

<块引用>

 user_id 月树皮竖琴说走1 192775 八月 0 0 2 1462 192775 七月 0 0 0 1283 192775 六月 0 0 0 1234 192775 五月 0 0 2 1655 192775 十月 0 1 1 1056 192775 九月 0 0 2 113

<小时>

另一种选择是使用 reshape2 包中的 recast:

库(reshape2)重铸(df，user_id + 变量~主题，id.var = c('user_id'，'topic'))

I have the dataset below that I want to tidy up.

     user_id                topic may june july august september october
1     192775                 talk   2    0    0      2         2       1
2     192775                 walk 165  123  128    146       113     105
3     192775                 bark   0    0    0      0         0       0
4     192775                 harp   0    0    0      0         0       1

I want to use tidyr to shape into the below format.

user_id      month      talk      walk      bark      harp
192775       may           2       165         0         0
192775      june           0       123         0         0

Any help is appreciated

解决方案

With:

library(tidyr)
df %>% gather(month, val, may:october) %>% spread(topic, val)

you get:

  user_id     month bark harp talk walk
1  192775    august    0    0    2  146
2  192775      july    0    0    0  128
3  192775      june    0    0    0  123
4  192775       may    0    0    2  165
5  192775   october    0    1    1  105
6  192775 september    0    0    2  113

---

Another option is to use recast from the reshape2-package:

library(reshape2)
recast(df, user_id + variable ~ topic, id.var = c('user_id','topic'))

这篇关于如何整理这个数据集?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！