将列列表拆分为列答案

【问题标题】：Split a column list into columns将列列表拆分为列
【发布时间】：2021-02-12 18:47:30
【问题描述】：

假设我有一个 DT 为 -

id         values          valid_types   
 1            2|3             100|200  
 2              4                 200  
 3            2|1             500|100

valid_types 告诉我我需要哪些有效类型。共有 4 种类型（100、200、500、2000）。条目用|分隔的字符值指定它们的有效类型和对应的值。

我想将其转换为具有列类型及其对应值的 DT。

预期：

id   100   200  500
 1     2     3   NA
 2    NA     4   NA
 3     1    NA    2

我想我可以把这两列都放在| 上，这会给我两个列表。然后我会通过将键设置为类型列表的名称来组合它们，然后将最终列表转换为 DT。

但我想出的想法非常复杂，而且没有真正奏效。

有没有更好/更简单的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： r list data.table

【解决方案1】：

这是另一个data.table 方法：

dcast(
  DT[, lapply(.SD, function(x) strsplit(x, "\\|")[[1L]]), by = id], 
  id ~ valid_types, value.var = "values"
)

【讨论】：

啊。我正在这样做，而你在我之前解决了它。谢谢。这就是我想要的
如果我的密钥 ID 是 2 个列的组合怎么办 -> id,date。我可以更改 by cluase 但我如何为 id~valid_types 做同样的事情？
@leoOrion id + date ~ valid_types

【解决方案2】：

使用tidyr 库，您可以将separate_rows 与pivot_wider 一起使用：

library(tidyr)

df %>%
  separate_rows(values, valid_types, sep = '\\|', convert = TRUE) %>%
  pivot_wider(names_from = valid_types, values_from = values)

#     id `100` `200` `500`
#  <int> <int> <int> <int>
#1     1     2     3    NA
#2     2    NA     4    NA
#3     3     1    NA     2

data.table 的方式是：

library(data.table)
library(splitstackshape)

setDT(df)
dcast(cSplit(df, c('values', 'valid_types'), sep = '|', direction = 'long'), 
                 id~valid_types, value.var = 'values')

【讨论】：

没有tidyr 有没有办法做到这一点？
谢谢。但我试图用最少的包来实现这一点。因此，尽管这也解决了它，但还是选择了另一个答案。