如何用R将列中相同值的行值分组？ [复制]答案

【问题标题】：How to group in a row values of the same value in a column with R? [duplicate]如何用R将列中相同值的行值分组？ [复制]
【发布时间】：2016-09-28 06:14:24
【问题描述】：

我正在尝试对数据集进行排序，但对此我有点迷茫。我已经完成了所有其他工作，数据过滤，消除重复值，按日期排序......但我坚持这一点，也许是最简单的部分之一。我的目标是转换这个数据框：

Type    Value
A        12
B        20
A        14
A        13
B        15

这样的：

A   12,14,13
B   20,15

你知道怎么做吗？

提前致谢！

【问题讨论】：

试试aggregate(Value~Type, df1, FUN= toString)

标签： r data-cleaning

【解决方案1】：

使用base最简单：

aggregate(df$Value~df$Type,FUN=c)

  df$Type   df$Value
1       A 12, 14, 13
2       B     20, 15

使用 FUN=c 将值类型保持为数字（实际上是数字向量），这比转换为字符串更好

然而....

write.csv(x = aggregate(df$Value~df$Type,FUN=toString),file = "nameMe")

工作正常。

【讨论】：

这可行，但我无法将结果写入 CSV 文档。它可以写成“类似csv”的文档还是纯文本？当我尝试编写 csv 时，我收到此消息：“Error inn .External2(C_writetable, x, file, nrow(x), p, rnames, sep, eol, : not implemented type 'list' in 'EncodeElement'跨度>

【解决方案2】：

我们可以使用来自base R的aggregate

aggregate(Value~., df1, FUN= toString)
#   Type      Value
#1    A 12, 14, 13
#2    B     20, 15

【讨论】：

【解决方案3】：

使用data.table 的另一种选择：

假设：data.frame 存储在变量 df 中。

library(data.table)

setDT(df)

df[,.(Value = paste(Value,collapse=',')),.(Type)]

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用tidyr 库。

> library(tidyr)
> spread(df, Type, Value)
   A  B
1 12 NA
2 NA 20
3 14 NA
4 13 NA
5 NA 15

【讨论】：