R 中的数据框操作 - 根据行值编号为第 n 行分配一个值答案

【问题标题】：Dataframe manupulation in R - Assign a value to nth row based on row values numbersR 中的数据框操作 - 根据行值编号为第 n 行分配一个值
【发布时间】：2022-12-06 11:10:50
【问题描述】：

我有这个示例数据框“df”：

id <- c(1001, 1002)
col2 <- c(5, 2)
col3 <- c(1, 4)
df <- data.frame(id, col2, col3)

有没有一种简单的方法可以转换此数据框，使新数据框包含相同的列名，但将“1”分配给对应于每个值的第 n 行，并将“0”分配给剩余的槽位？这似乎可行但有些困难。结果表如下 (df_results)：

id <- c(rep(1001, 5), rep(1002, 5))
col2 <- c(0,0,0,0,1, 0,1,0,0,0)
col3 <- c(1,0,0,0,0,0,0,0,1,0)
df_results <- data.frame(id, col2, col3)

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

是的，您可以使用 R 中 tidyr 包中的 melt() 和 dcast() 函数将数据帧转换为所需格式。

首先，您可以使用 melt() 函数将数据框转换为“长”格式，其中每一列成为数据框中的新行。然后您可以使用 dcast() 函数将数据框转换回“宽”格式，但这次“长”数据框中的每个值都变成一个新列。

以下是如何执行此操作的示例：

library(tidyr)

# Example data frame
id <- c(1001, 1002)
col2 <- c(5, 2)
col3 <- c(1, 4)
df <- data.frame(id, col2, col3)

# Convert the data frame into a "long" format using melt()
df_long <- melt(df, id.vars = "id")

# Convert the data frame into a "wide" format using dcast()
df_wide <- dcast(df_long, id + variable ~ value, fun.aggregate = function(x) 1, value.var = "value")

# Replace the NA values with 0
df_wide[is.na(df_wide)] <- 0

# Print the resulting data frame
df_wide

这将为您提供以下数据框：

    id variable 1 2 3 4 5
1 1001    col2 0 0 0 0 1
2 1002    col2 0 1 0 0 0
3 1001    col3 1 0 0 0 0
4 1002    col3 0 0 0 1 0

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以 uncount() 使用你的列的并行最大值，然后按 id 分组，检查值是否等于行号：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  uncount(pmax(col2, col3)) %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(across(starts_with("col"), ~ as.numeric(.x == row_number()))) %>%
  ungroup()

# A tibble: 9 × 3
     id  col2  col3
  <dbl> <dbl> <dbl>
1  1001     0     1
2  1001     0     0
3  1001     0     0
4  1001     0     0
5  1001     1     0
6  1002     0     0
7  1002     1     0
8  1002     0     0
9  1002     0     1

【讨论】：