加宽数据框并插入缺失的列 [英] Wide a dataframe and insert missing columns
本文介绍了加宽数据框并插入缺失的列的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
更多数据以dput()格式添加.
我有以下产品数据框，column 的模式为 promo, marca, descripción, cantidad, precio.有时会丢失促销信息.
I have the following products dataframe, with the column having the pattern promo, marca, descripción, cantidad, precio. Sometimes the promo is missing.
我需要更宽形式的数据框(如 pivot_wider)，但在没有找到列的地方，插入一个 NA 值.
I need the dataframe in a wider form (like with pivot_wider), but where doesn't find a column, insert a NA value.
# A tibble: 18 x 2
text column
<chr> <chr>
1 2 X$39.990Ahorro:$14.990 promo
2 Pampers marca
3 Pañales Desechables Premium Care XXG 112 Unidades descripción
4 112 Un cantidad
5 $27.490 precio
6 2 X$39.990Ahorro:$14.990 promo
7 Pampers marca
8 Pañales Desechables Premium Care XG 112 Unidades descripción
9 112 Un cantidad
10 $27.490 precio
11 Babysec marca
12 Toalla Húmeda Premium X 140/6 descripción
13 1 Un cantidad
14 $2.590 precio
15 Emuwipes marca
16 Toallitas Húmedas Premium 85 Un c/u Bolsa descripción
17 2 Un cantidad
18 $2.650 precio
这是 df %>% mutate(id = row_number()) %>% pivot_wider(...) 的输出.有没有办法缩小这个输出?
This is the output from df %>% mutate(id = row_number()) %>% pivot_wider(...). Is there a way to shrink this output?
# A tibble: 18 x 6
id promo marca descripción cantidad precio
<int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 1 2 X$39.990Ahorro:$~ NA NA NA NA
2 2 NA Pampers NA NA NA
3 3 NA NA Pañales Desechables Premium Care XXG ~ NA NA
4 4 NA NA NA 112 Un NA
5 5 NA NA NA NA $27.4~
6 6 2 X$39.990Ahorro:$~ NA NA NA NA
7 7 NA Pampers NA NA NA
8 8 NA NA Pañales Desechables Premium Care XG 1~ NA NA
9 9 NA NA NA 112 Un NA
10 10 NA NA NA NA $27.4~
11 11 NA Babysec NA NA NA
12 12 NA NA Toalla Húmeda Premium X 140/6 NA NA
13 13 NA NA NA 1 Un NA
14 14 NA NA NA NA $2.590
15 15 NA Emuwipes NA NA NA
16 16 NA NA Toallitas Húmedas Premium 85 Un c/u B~ NA NA
17 17 NA NA NA 2 Un NA
18 18 NA NA NA NA $2.650
数据:
text = c("2 X$39.990Ahorro:$14.990", "Pampers",
"Pañales Desechables Premium Care XXG 112 Unidades", "112 Un",
"$27.490", "2 X$39.990Ahorro:$14.990", "Pampers", "Pañales Desechables Premium Care XG 112 Unidades",
"112 Un", "$27.490", "Babysec", "Toalla Húmeda Premium X 140/6",
"1 Un", "$2.590", "Emuwipes", "Toallitas Húmedas Premium 85 Un c/u Bolsa",
"2 Un", "$2.650", "Parent's Choice", "Toallitas Húmedas Ultra Soft con Aceite de Emu 160 Un",
"160 Un", "$2.550", "Emuwipes", "Toallitas Húmedas sin Alcohol (2 Bolsas de 80 Un c/u) Bolsa 2 Un",
"$1.990", "3 X$45.990Ahorro:$13.980", "Babysec", "Pañal Super Premium XXG68",
"1 Un", "$19.990", "Parent's Choice", "Toallitas Húmedas Ultra Soft con Aceite de Emu y sin Aroma (2 Un de 80 Un c/u)",
"160 Un", "$2.550", "2 X$39.990Ahorro:$14.990", "Pampers", "Pañales Desechables Premium Care G 124 Unidades",
"124 Un", "$27.490", "Huggies")
column = c("promo", "marca",
"descripción", "cantidad", "precio", "promo", "marca", "descripción",
"cantidad", "precio", "marca", "descripción", "cantidad", "precio",
"marca", "descripción", "cantidad", "precio", "marca", "descripción",
"cantidad", "precio", "marca", "descripción", "precio", "promo",
"marca", "descripción", "cantidad", "precio", "marca", "descripción",
"cantidad", "precio", "promo", "marca", "descripción", "cantidad",
"precio", "marca")
推荐答案
更新: OP 和其他人使用新提供的数据和在此处获得的知识提出的问题:识别一个给定的模式向量并添加缺少的元素以获得给定模式的重复
Update: to concerns raised by OP and others with new provided data and with the knowledge gained here: Recognize a given pattern in a vector and add the lacking elements to get the repitition of the given pattern
library(tidyverse)
df1 %>%
group_by(column) %>%
mutate(row = row_number()) %>%
pivot_wider(
names_from = column,
values_from = text
)
给出:
row promo marca descripción cantidad precio
<int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 1 2 X$39.990Ahorro:$14.990 Pampers Pañales Desechables Premium Care XXG 112 Unidades 112 Un $27.490
2 2 2 X$39.990Ahorro:$14.990 Pampers Pañales Desechables Premium Care XG 112 Unidades 112 Un $27.490
3 3 3 X$45.990Ahorro:$13.980 Babysec Toalla Húmeda Premium X 140/6 1 Un $2.590
4 4 2 X$39.990Ahorro:$14.990 Emuwipes Toallitas Húmedas Premium 85 Un c/u Bolsa 2 Un $2.650
5 5 NA Parent's Choice Toallitas Húmedas Ultra Soft con Aceite de Emu 160 Un 160 Un $2.550
6 6 NA Emuwipes Toallitas Húmedas sin Alcohol (2 Bolsas de 80 Un c/u) Bolsa 2 Un 1 Un $1.990
7 7 NA Babysec Pañal Super Premium XXG68 160 Un $19.990
8 8 NA Parent's Choice Toallitas Húmedas Ultra Soft con Aceite de Emu y sin Aroma (2 Un de 80 Un c/u) 124 Un $2.550
9 9 NA Pampers Pañales Desechables Premium Care G 124 Unidades NA $27.490
10 10 NA Huggies NA NA NA
第一个答案:
我们可以为每个 column 创建一个唯一的标识符行，然后使用 pivot_wider
We could create a unique identifier row for each column and then use pivot_wider
library(tidyverse)
df %>%
group_by(column) %>%
mutate(row = row_number()) %>%
pivot_wider(
names_from = column,
values_from = text
)
row promo marca descripción cantidad precio
<int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 1 2 X$39.990Ahorro:$14.990 Pampers Pañales Desechables Premium Care XXG 112 Unidades 112 Un $27.490
2 2 2 X$39.990Ahorro:$14.990 Pampers Pañales Desechables Premium Care XG 112 Unidades 112 Un $27.490
3 3 NA Babysec Toalla Húmeda Premium X 140/6 1 Un $2.590
4 4 NA Emuwipes Toallitas Húmedas Premium 85 Un c/u Bolsa 2 Un $2.650
这篇关于加宽数据框并插入缺失的列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！
查看全文
