我有以下数据框：
ID Parts
-- -----
1 A:B::
2 X2:::
3 ::J4:
4 A:C:D:G4:X6
我希望通过 : 分隔符将 Parts 列转换为多列。所以它应该看起来像：
ID A B X2 J4 C D G4 X6 ........
-- - - -- -- - - -- --
1 A B na na na na na na
2 na na X2 na na na na na
3 na na na J4 na na na na
4 A na na na C D G4 X6
在那里我不会提前知道潜在列的数量。
我在这一项上遇到了我的匹配 - strsplit() by delim 我可以做到，但只能在 Parts 列中使用固定数量的实体
【问题讨论】：
tidyr 中的 seperate 函数是您要查找的吗？
https://tidyr.tidyverse.org/reference/separate.html
它可能需要一些花哨的正则表达式实现，但可能会起作用。
【讨论】：
您可以使用tidyr::seperate、tidyr::pivot_wider 和tidyr::pivot_longer 的组合。首先，您仍然可以使用strsplit 来确定列数 将Parts 拆分为而不是唯一值的数量（如何工作):
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
n_col <- max(stringr::str_count(df$Parts, ":")) + 1
df %>%
tidyr::separate(Parts, into = paste0("col", 1:n_col), sep = ":") %>%
dplyr::mutate(across(everything(), ~dplyr::na_if(., ""))) %>%
tidyr::pivot_longer(-ID) %>%
dplyr::select(-name) %>%
tidyr::drop_na() %>%
tidyr::pivot_wider(id_cols = ID,
names_from = value)
ID A B X2 J4 C D G4 X6
<int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 1 A B NA NA NA NA NA NA
2 2 NA NA X2 NA NA NA NA NA
3 3 NA NA NA J4 NA NA NA NA
4 4 A NA NA NA C D G4 X6
工作原理
使用此代码，您无需知道唯一值的数量 - 枢轴会处理这些问题。您需要知道的是Parts 将与seperate 拆分成多少个新列。这很容易通过计算分隔符的数量并用str_count 加一来实现。这样，您就有了适当数量的列，可以通过分隔符将 Parts 分隔到其中。
这是因为pivot_longer 将创建一个包含重复ID 的两列数据框和一个带有Parts 分隔值的列——ID、Parts 配对。然后，当您使用pivot_wider 时，将为Parts 的每个唯一值自动创建列，并且该值保留在列中。此函数自动填充NA，其中未找到ID 和Parts 组合。
尝试逐个管道运行此管道，以便更好地了解是否需要。
数据
lines <- "
ID Parts
1 A:B::
2 X2:::
3 ::J4:
4 A:C:D:G4:X6
"
df <- read.table(text = lines, header = T)
【讨论】：