推荐的创建可变、灵活数据框的方法？答案

【问题标题】：Recommended way to create variable, flexible dataframe?推荐的创建可变、灵活数据框的方法？
【发布时间】：2019-06-18 03:55:01
【问题描述】：

给定一个具有各种值和长度的表，为列分析创建数据框的最佳方法是什么？

例如，给定一个如下所示的未标记 CSV：

A,B,A,C
A,B,C,D,E,F
B,C,A,B,F,F,F
A,B
B,C,D
A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S,T,U,V,W,Y,X,Z,AA,AB,AC

我们的目标是最终根据每个字母出现的位置为其分配一个值。

考虑到行的变量和未知长度，我应该如何解决这个问题？设置一个包含大量列的数据框作为占位符？

【问题讨论】：

不清楚你想要实现什么。您能否根据第一行 A、B、A、C 给出输出的示例？
将数据加载到数据框中后，您可以使用library(tidyverse); df %>% rowid_to_column("row") %>% separate_rows(V1, sep = ",") 将其转换为一个长表，其中每个值都有一行，并注意它从哪一行开始。这应该是可重塑的转换成你想要的任何格式。

标签： r

【解决方案1】：

一种选择是使用readLines() 将每一行作为向量中的一个元素读取 -

x <- readLines("test.csv") # add appropriate path to the file
x
[1] "A,B,A,C"              "A,B,C,D,E,F"                                                 
[3] "B,C,A,B,F,F,F"        "A,B"                                                         
[5] "B,C,D"                "A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S,T,U,V,W,Y,X,Z,AA,AB,AC"

现在您可以根据需要操作此向量的每个元素，然后将结果组合成您想要的结构。这样您就不必“设置一个包含大量列的数据框作为占位符”。

【讨论】：