将一些观察移动到不同的行

Question

例如：

我有一个数据框架：

a 1 2 3 4 5 6
b 7 8 9 1 2 3
c 4 5 6 7 8 9 

我想把它转换成：

a 1 2 3
a 4 5 6
b 7 8 9
b 1 2 3
c 4 5 6
c 7 8 9

基本上，每一行我都要第二到第六、第七到第十一、第十一到第十五.变量值将一行移动到第一个变量值是原始行的字母的位置。

我该怎么办？我试着使用here ()，但这里不是这样的。我只是一个在R的初学者，并将感谢任何帮助。谢谢

Answer 1

这将按3列分组；只需将%/% 3更改为%/% 5，以对应不同的列数。(这假定每个分组中有相同数量的列。)

out <- do.call(rbind, lapply(split.default(dat[,-1], (seq_along(dat[,-1])-1) %/% 3), 
                             function(a) cbind(dat[,1,drop=FALSE], unname(a))))
out
#     V1 1 2 3
# 0.1  a 1 2 3
# 0.2  b 7 8 9
# 0.3  c 4 5 6
# 1.1  a 4 5 6
# 1.2  b 1 2 3
# 1.3  c 7 8 9

我们可以把它清理一下

row.names(out) <- NULL
out[order(out[,1]),]
#   V1 1 2 3
# 1  a 1 2 3
# 4  a 4 5 6
# 2  b 7 8 9
# 5  b 1 2 3
# 3  c 4 5 6
# 6  c 7 8 9

Answer 2

用tidyverse

硬代码版本

使用select隔离前4列(三个值和键)

1. rbind和select最后3列和键

1. 编辑一定要将要与rbind组合的列重命名为与上面步骤1中的select df相同的名称。

按键排列的

1. arrange

df %>% select(1:4) %>% rbind(df %>% select(1，"v1“= 5，"v2”= 6，" v3“=7) %>%安排( key )#key v1 v2 v3#1 a 1 2 3#2 a 4 5 6#3 b 7 8 9 4 b 1 2 3 c 4 5 6 6 c 7 8

编辑通用的(有点干草)

样本df

   set.seed(42)
    df_2 <- tibble(
      bug = letters,
      col1 = sample(1:26),
      col2 = sample(1:26),
      col3 = sample(1:26),
      col4 = sample(1:26),
      col5 = sample(1:26),
      col6 = sample(1:26),
      col7 = sample(1:26),
      col8 = sample(1:26),
      col9 = sample(1:26),
      col10 = sample(1:26),
      col11 = sample(1:26),
      col12 = sample(1:26),
      col13 = sample(1:26),
      col14 = sample(1:26),
      col15 = sample(1:26)
    )

满足广义方法的函数

   create_rowgroups.f <- function(df, key, groupsize){
  if( !(key %in% colnames(df)) ){
    print(paste(key, "is expected to be a column in df"))
    stop()
  }
  if( (ncol(df)-1) %% groupsize != 0 ){
    print("Function requires groups to fit all variable columns with the exception of the key")
    stop()
  }
  fnames = colnames(df[ , 1: (groupsize + 1) ])      
  df_2 <- bind_rows(lapply(
    1:(ncol(df)/groupsize),
    function(df, groupsize, key, fnames, index){
      pos1 = (index * groupsize) - groupsize + 2
      pos2 = (index * groupsize) + 1
      tempdf <- df %>% select(!!key, !!pos1:!!pos2)
      colnames(tempdf) = fnames
      return(tempdf)
    },
    df = df,
    key = key,
    fnames = fnames,
    groupsize = groupsize
  ))
  df_2 <- df_2 %>% arrange(across(.cols = key))
  return(df_2)
}

这是许多围绕着简单的lapply行的代码，以帮助OP使用UDF，create_rowgroups.f

Answer 3

如果所显示的数据是所显示的，则可以通过简单的列子设置来完成这一任务，并且在设置列名后对数据集进行rbind设置。

library(dplyr)
rbind(df1[1:4], setNames(df1[c(1, 5:7)], names(df1)[1:4])) %>% 
      arrange(1)

如果有许多列，一个更容易理解的自动方法是seq。循环遍历索引序列、列子集、rbind在do.call中，因为我们要通过循环来创建list

out <- cbind(df1[1], do.call(rbind, lapply(seq(2, ncol(df1), by = 3),
    function(i) setNames(df1[i:(i+2)], paste0("v", 2:4)))))
out[order(out$v1),]

数据

df1 <- structure(list(v1 = c("a", "b", "c"), v2 = c(1L, 7L, 4L), v3 = c(2L, 
8L, 5L), v4 = c(3L, 9L, 6L), v5 = c(4L, 1L, 7L), v6 = c(5L, 2L, 
8L), v7 = c(6L, 3L, 9L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))