在 R 数据表中拆分和创建 2 行答案

【问题标题】：Splitting and creating 2 rows out of one in R data table在 R 数据表中拆分和创建 2 行
【发布时间】：2020-05-08 12:12:21
【问题描述】：

我在 R 中有一个这样的数据集 (dt)：

n       id      val
1       1&&2    10
2       3       20
3       4&&5    30

而我想要得到的是

n       id      val
1       1       10
2       2       10
3       3       20
4       4       30
5       5       30

我知道要拆分 ID，我需要执行以下操作： id_split <- strsplit(dt$id,"&&")

但是如何为最初连续在一起的 id 创建具有相同 val 的新行？

【问题讨论】：

标签： r datatable

【解决方案1】：

你可以cbind拆分得到一个你cbind的列再次到val（回收）。

res <- do.call(rbind, Map(data.frame, id=lapply(strsplit(dat$id, "&&"), cbind), 
                          val=dat$val))
res <- cbind(n=1:nrow(res), res)
res
#   n id val
# 1 1  1  10
# 2 2  2  10
# 3 3  3  20
# 4 4  4  30
# 5 5  5  30

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用id 拆分中的lengths 并扩展您的行。然后将n 设置为数据帧长度的序列，即

l1 <- strsplit(as.character(df$id), '&&')
res_df <- transform(df[rep(seq_len(nrow(df)), lengths(l1)),], 
                    id = unlist(l1), 
                    n = seq_along(unlist(l1)))

给出，

    n id val
1   1  1  10
1.1 2  2  10
2   3  3  20
3   4  4  30
3.1 5  5  30

您可以使用rownames(res_df) <- NULL 删除行名

【讨论】：

【解决方案3】：

data.table 解决方案。

library(data.table)
DT <- fread('n       id      val
1       1&&2    10
2       3       20
3       4&&5    30')


DT[,.(id=unlist(strsplit(id,split ="&&"))),by=.(n,val)][,n:=.I][]
#>    n val id
#> 1: 1  10  1
#> 2: 2  10  2
#> 3: 3  20  3
#> 4: 4  30  4
#> 5: 5  30  5

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 5 月 8 日创建}

注意：

更多的 rebosut 解决方案是by = 1:nrow(DT)。但是你需要在你的其他专栏中玩耍。

【讨论】：

【解决方案4】：

如果有人在寻找整洁的解决方案，

dt %>%
  separate(id, into = paste0("id", 1:2),sep = "&&") %>% 
  pivot_longer(cols = c(id1,id2), names_to = "id_name", values_to = "id") %>% 
  drop_na(id) %>% 
  select(n, id, val)

输出为

# A tibble: 5 x 3
      n id      val
  <dbl> <chr> <dbl>
1     1 1        10
2     1 2        10
3     2 3        20
4     3 4        30
5     3 5        30

编辑： 正如@sotos 所建议的那样，我完全错过了。一个班轮解决方案

d %>% separate_rows(id, ,sep = "&&")

输出与

相同

# A tibble: 5 x 3
      n id      val
  <dbl> <chr> <dbl>
1     1 1        10
2     1 2        10
3     2 3        20
4     3 4        30
5     3 5        30

【讨论】：

你也可以dt %>% separate_rows(id, sep = '&&')

【解决方案5】：

tstrplit by id from data.table 可以完成这项工作

library(data.table)
df <- setDT(df)[,.('id' = tstrsplit(id, "&&")), by = c('n','val')]
df[,'n' := seq(.N)]

df
   n val id
1: 1  10  1
2: 2  10  2
3: 3  20  3
4: 4  30  4
5: 5  30  5

【讨论】：