在 R 中将稀疏数据折叠成单行的最佳方法是什么？答案

【问题标题】：What's the best way to collapse sparse data into single rows in R?在 R 中将稀疏数据折叠成单行的最佳方法是什么？
【发布时间】：2017-04-04 18:14:59
【问题描述】：

我有一些交易数据想在 R 中进行转换。

df <- data.frame(
  customer_id = c(123, 123, 123),
  time = c(1, 2, 3),
  rec_type = c('contact', 'appointment', 'sale'),
  variable_1 = c('Yes', NA, NA),
  variable_2 = c(NA, 'No', NA),
  variable_3 = c(NA, NA, 'complete'))

数据如下：

customer_id     time    rec_type     variable_1     variable_2  variable_3
123             1        contact      Yes            NA          NA
123             2        appointment  NA             No          NA
123             3        sale         NA             NA          complete

本质上，我试图通过删除特定于时间和特定于记录的信息来汇总个人数据，然后将个人的唯一数据折叠到唯一信息的单行中，因此它看起来像：

customer_id   variable_1    variable_2    variable_3
123           Yes           No            complete

在 R 中最好的方法是什么？

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

根据你的例子，你可以试试：

df %>% 
  group_by(customer_id) %>%
  select( -time, -rec_type) %>%
  summarise_each(funs(na.omit(.)) )

附言当summarise_each() 被弃用时，summarise_all() 可能是未来更好的选择

【讨论】：

或 df %>% group_by(customer_id) %>% summarise_each(funs(na.omit), starts_with("variable_")) 但这要求每列中的结果是每个客户的单个非 NA 值

【解决方案2】：

轻松使用 data.table

library(data.table)

setDT(mydata)[,.(na.omit(variable_1),na.omit(variable_2),na.omit(variable_3)), by=.(customer_id)]

【讨论】：