类似R透视的数据 [英] R - Pivot like data

问题描述

使用R和tidyverse库，我试图实现类似枢轴的结果。这里是数据集示例：

zz <- "   Date          ParAB ParCD
1         2017-05-27    A     C
2         2017-05-27    B     D
3         2017-05-27    A     D     
4         2017-05-27    B     C     
5         2017-05-27    B     C     
6         2017-05-28    A     D     
7         2017-05-28    A     C     
8         2017-05-28    A     C
9         2017-05-28    A     D"

Data <- read.table(text=zz, header = TRUE)}

我希望将数据转换为每天发生次数如下所示：

Date           A        B        C       D
2017-05-27     2        3        3       2
2017-05-28     2        0        1       1

我试用了在Parab列上效果很好的扩散函数。

Data %>%
  group_by(Date, ParAB, ParCD) %>%
  summarise(occr = n()) %>%
  spread(ParAB, occr, fill = 0) %>%
  mutate(occrCD = A+B)

所以结果是：

# A tibble: 4 x 5
# Groups:   Date [2]
    Date        ParCD     A     B   occrCD
  <fctr>        <fctr> <dbl> <dbl>  <dbl>
1 2017-05-27      C     1     2      3
2 2017-05-27      D     1     1      2
3 2017-05-28      C     2     0      2
4 2017-05-28      D     2     0      2

然后当我第二次尝试展开时，它不能按预期工作。不会为C和D行的特定日期添加A列(和B列)的数据。结果我得到了错误的数据。

包含两个步骤的代码：

Data %>%
  group_by(Date, ParAB, ParCD) %>%
  summarise(occr = n()) %>%
  spread(ParAB, occr, fill = 0) %>% # first spread - result as expected
  mutate(occrCD = A+B) %>%
  spread(ParCD, occrCD, fill = 0) %>% # second spread, lost sum for A and B
  group_by(Date) %>%
  summarise_all(sum)

结果不是我想要的。错误是可见的，因为对于C+D，A+B应该等于，但对于2017-05-28，则不是。：(

# A tibble: 2 x 5
        Date     A     B     C     D
      <fctr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2017-05-27     2     3     3     2
2 2017-05-28     2     0     2     2

我相信这是微不足道的，但由于我是新人，非常感谢您的帮助。

M

推荐答案

如果将所有参数放在一列中，则没有理由重复spread。

library(dplyr)
library(tidyr)

zz <- "   Date          ParAB ParCD
1         2017-05-27    A     C
2         2017-05-27    B     D
3         2017-05-27    A     D     
4         2017-05-27    B     C     
5         2017-05-27    B     C     
6         2017-05-28    A     D     
7         2017-05-28    A     C     
8         2017-05-28    A     C
9         2017-05-28    A     D"

Data <- read.table(text=zz, header = TRUE, stringsAsFactors = F)


Data %>%
  gather(v1,value,-Date) %>%
  count(Date, value) %>%
  spread(value, n, fill = 0)

# # A tibble: 2 x 5
#         Date     A     B     C     D
# *      <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 2017-05-27     2     3     3     2
# 2 2017-05-28     4     0     2     2

这篇关于类似R透视的数据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！