重塑数据框以按组将值设为列[重复]

Question

我有一个这样的数据框：

Partner    Item
      A      ab
      A      ac
      A      ad
      A      ed
      B      ol
      B      le
      C      ef
      E      ab
      E      ol
      E      ef
      E      at
      E      ok

我想把它转换成：

Partner    Col1    Col2    Col3     Col4    Col5    
      A      ab      ac      ad       ed
      B      ol      le
      C      ef
      E      ab      ol      ef       at      ok

在某些情况下，我将使用arules 包将我的数据帧转换为事务类以调用apriori 算法。

我想这样做的方法是转换原始数据框。将其保存为单独的文件，然后使用read.transactions 再次调用它。

任何帮助都会很棒，谢谢！

Answer 1

您需要为此使用 dcast。如果您有大型数据集，请查看 data.table 中的 dcast。否则，reshape2 中的那个就可以了。

library(reshape2)
df2 = dcast(df,  Partner ~ Item, value.var = "Item")

这会给我们

  Partner   ab   ac   ad   at   ed   ef   le   ok   ol
1       A   ab   ac   ad <NA>   ed <NA> <NA> <NA> <NA>
2       B <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>   le <NA>   ol
3       C <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>   ef <NA> <NA> <NA>
4       E   ab <NA> <NA>   at <NA>   ef <NA>   ok   ol

然后，我们只需要设置列名并用“”填写NAs

colnames = paste("Col",1:length(unique(df$Item)), sep = "")
colnames(df2) = c("Partner",paste("Col",1:length(unique(df$Item)), sep = ""))
df2[is.na(df2)] <- ""

  Partner Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6 Col7 Col8 Col9
1       A   ab   ac   ad        ed                    
2       B                                 le        ol
3       C                            ef               
4       E   ab             at        ef        ok   ol

要排序，你可以这样做

tmp = df2[, 2:ncol(df2)]
tmp = t(apply(tmp, 1, sort, decreasing = TRUE))

df3 = cbind.data.frame(df2[,1],tmp)
colnames(df3) = c("Partner",paste("Col",1:length(unique(df$Item)), sep = ""))

> df3

  Partner Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6 Col7 Col8 Col9
1       A   ed   ad   ac   ab                         
2       B   ol   le                                   
3       C   ef                                        
4       E   ol   ok   ef   at   ab      

可能有一种更有效的方法来做到这一点。 Apply 将 DF 转换为矩阵进行排序。不过，我不确定如何在不使用它的情况下执行此操作。