Tidyverse R：如何将 tuple-table 更改为直 tibble？答案

【问题标题】：Tidyverse R: how to change a tuple-table into straight tibble?Tidyverse R：如何将 tuple-table 更改为直 tibble？
【发布时间】：2018-03-17 04:18:06
【问题描述】：

我想执行以下操作，将数据的元组样式行（不带标题）更改为带有标题的表，使用 Tidyverse。新的命令 collect 显然可以处理这个问题。

我怎样才能把宽桌子拼成直桌或使用其他一些现代的 Tidyverse 工具？

library(tidyverse)
INLINE_LOAD ="Car,Merse,Speed,10,Other,ot
Car,Ferra,Speed,20,Other,ot2
Car,Volve,Speed,30,Other,ot3
Car,Miiss,Speed,40,Other,ot4"

想要的输出

Car,Speed,Other
Merse,10,ot
Ferra,20,ot2
Volve,30,ot3
Miiss,40,ot4

【问题讨论】：

How to make a great R reproducible example?
你有列名还是第一行是列名
@akrun 没有列名作为标题。列名在每一行上：每个奇数值是一个列名。列名是Car、Speed 和Other。
反对者请评论原因。
不是反对者，但这里有几个原因：没有可重复的示例，没有尝试解决您的问题。当您发布的只是我有这个并且我想要这个时，人们往往会感到沮丧

标签： r tidyverse

【解决方案1】：

与tidyverse：

df %>% select(Car = 2, Speed = 4, Other = 6)

结果：

# A tibble: 4 x 3
     Car Speed  Other
  <fctr> <int> <fctr>
1  Merse    10     ot
2  Ferra    20    ot2
3  Volve    30    ot3
4  Miiss    40    ot4

使用基础 R：

dfnew <- df[,c(FALSE,TRUE)]
names(dfnew) <- unlist(unique(df[,c(TRUE,FALSE)]))

结果：

> dfnew
    Car Speed Other
1 Merse    10    ot
2 Ferra    20   ot2
3 Volve    30   ot3
4 Miiss    40   ot4

【讨论】：

library(tidyverse);df <- read_delim("Input.csv", ",");dfnew <- df[,c(FALSE,TRUE)] 触发错误Error: Length of logical index vector must be 1 or 6 (the number of rows), not 2
@hhh 这是因为 tidyverse 与数据框格式混淆；我也为我的答案添加了一个 tidyverse 解决方案；对于基础 R，您可以执行 dfnew <- as.data.frame(df)[,c(FALSE,TRUE)]
@hhh 最后添加了另一个解决方案，希望对您有所帮助
是的，这是迄今为止最优雅的 +1，也许你可以简化答案——这有点难读，我只能得到最后一个使用 InlineLoad INLINE_LOAD ="Car,Merse,Speed,10,Other,ot Car,Ferra,Speed,20,Other,ot2 Car,Volve,Speed,30,Other,ot3 Car,Miiss,Speed,40,Other,ot4"; df <- read_delim(INLINE_LOAD, ",", col_names=FALSE)跨度>

【解决方案2】：

我们首先使用内联加载，然后应用以下转换

library(tidyverse)
INLINE_LOAD ="Car,Merse,Speed,10,Other,ot
Car,Ferra,Speed,20,Other,ot2
Car,Volve,Speed,30,Other,ot3
Car,Miiss,Speed,40,Other,ot4"

read_delim(INLINE_LOAD, ",", col_names=FALSE) %>% 
    select(c(2,4,6)) %>% 
    select(Car=X2,Speed=X4,Other=X6)

重命名列并仅选择奇数列。有一个更优雅的解决方案here，只有一个选择。

当有大量列时，这不是一个非常优雅的解决方案。

【讨论】：