基于 R 中的单个 ID 对值进行分组答案

【问题标题】：Group row of values based on a single ID in R基于 R 中的单个 ID 对值进行分组
【发布时间】：2018-08-02 14:50:02
【问题描述】：

您好，我有一个这样的数据框：

> dput(tst_df)
structure(list(Item = c("a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", 
"b", "b"), sku = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L), .Label = c("HOU394386-411", "HOU454800-463"), class = "factor"), 
    ean = structure(1:10, .Label = c("8718476625642", "8718476625659", 
    "8718476625666", "8718476625673", "8718476625680", "8718476630066", 
    "8718476630073", "8718476630080", "8718476630097", "8718476630103"
    ), class = "factor")), .Names = c("Item", "sku", "ean"), row.names = c(NA, 
-10L), class = "data.frame")

我想要的是在 sku 列上分组，并且 sku 旁边应该是属于该 SKU 的 eans。

例子：

第 1 行：

HOU394386-411    8718476625642    8718476625659    8718476625666 8718476625673    8718476625680

第 2 行：

HOU454800-463    8718476630066    8718476630073    8718476630080 8718476630097    8718476630103

如果我尝试使用 group_by 并从 dplyr 包中总结或使用 reshapes 函数转换来实现这一点，我不会得到我想要的。所有 EANS 都成为列，我只想使用属于 SKU 的 EAN。这甚至可能吗？

【问题讨论】：

标签： r group-by reshape reshape2

【解决方案1】：

你可以试试

library(tidyverse)
d %>% 
  group_by(sku) %>% 
  mutate(n=1:n()) %>% 
  select(-Item) %>% 
  ungroup() %>% 
  spread(n, ean) 
# A tibble: 2 x 6
  sku           `1`           `2`           `3`           `4`           `5`          
  <fct>         <fct>         <fct>         <fct>         <fct>         <fct>        
1 HOU394386-411 8718476625642 8718476625659 8718476625666 8718476625673 8718476625680
2 HOU454800-463 8718476630066 8718476630073 8718476630080 8718476630097 8718476630103

【讨论】：