Dplyr数据处理

Question

我有一份数据。

# Input dataframe
Input <- data.frame(Date = as.Date(c(12001, 12002, 12003, 12001, 12002, 14000), origin = "1970-01-01"),
                    Model = as.factor(c("A","A","A","B","B","B")),
                    Cu = c(2,4,3,54,39,41),
                    Pb = c(9,10,7,22,25,19))

我必须使用dpylr函数的单集(管道允许%>%)将结构转换为下面的输出示例。

# Output dataframe
Output <- data.frame(Date = as.Date(c(12001, 12002), origin = "1970-01-01"),
                     Cu_A = c(2,4),
                     Cu_B = c(54,39),
                     Pb_A = c(9,10),
                     Pb_B = c(22,25))

注意:因子列现在已成为数字列名的一部分。此外，在输出(半连接)中不存在在模型A和模型B之间不常见的日期。解决方案必须是一组dplyr函数，因为它将用于创建反应性的闪亮数据格式。

Answer 1

我们只能保留每个Model的一部分的日期，并以宽格式获取数据。

library(dplyr)
Input %>%
  group_by(Date) %>%
  filter(n_distinct(Model) == n_distinct(.$Model)) %>%
  tidyr::pivot_wider(names_from = Model, values_from = c(Cu, Pb))

#  Date        Cu_A  Cu_B  Pb_A  Pb_B
#  <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 2002-11-10     2    54     9    22
#2 2002-11-11     4    39    10    25

Answer 2

    library(tidyr)
    library(dplyr)
    
Input %>% pivot_wider(names_from = Model, values_from = c(Cu, Pb), 
names_sep = "_") %>% filter_at(vars(-Date), all_vars(!is.na(.)))