我想将数据框中的列表分解为 R 中不同列的单个值

Question

我有一个这样的数据库：

d <- c(01, 02, 03, 04)
h <- c("19:00", "19:00", "07:00", "07:00")
p1 <- c(123, 321, 123, 123)
p2 <- c(321, 345, 567, 567)

df <- data.frame(date = d, hours = h, person1 = p1, person2 = p2)

我使用这段代码将每个person1的所有特征关联到不同的列中：

已编辑：rn = rowid(person1, date, hours) 是实际代码。不是rn = rowid(person1)

library(dplyr)
library(data.table)
library(tidyr)

df1 <- df %>% 
  mutate(rn = rowid(person1, date, hours)) %>% 
  pivot_wider(names_from = rn, values_from = c(date, hours, person2),
              names_sep="")

但是这段代码给了我这个输出：

# person1    date1        hours1                            person21

# 123        c(1,3,4)     c("19:00", "07:00", "07:00")      c(321,567,567)

# 321        2            19:00                             345     

我不希望它重复像 07:00 或 567 这样的值。我希望它在不同的列中给我每个不同的值，忽略重复的值。如果可能的话，像这样组织：

# person1 date1  date2 date3  date4...  hours1  hours2 ... person21  person22   person23   person24

# 123     01     NA    03     04        07:00   19:00      NA        321        NA         567

# 321     NA     02    NA     NA        NA      19:00      NA        NA         345        NA

person21、22、23 和 24 分别是我的df1$person1 的第一、二、三、四等人。

但对我来说理想的输出应该是这样的：

# person1 d01  d02  d03  d04 ...  h07:00  h19:00 ... p123  p321   p345  p567

# 123     1    0    1    1   ...  1       0      ... 1      0     0     1

# 321     0    1    0    0   ...  0       0      ... 1      0     0     1     

我该怎么做？

Answer 1

如果我们要返回二进制输出，请在pivot_wider 中指定values_fn 和values_fill

library(dplyr)
library(tidyr)
library(data.table)
df %>% 
 mutate(rn = rowid(person1)) %>% 
 pivot_wider(names_from = rn, values_from = c(date, hours, person2),
        names_sep="", values_fn = length, values_fill = list(date = 0, hours = 0, person2 = 0))
# A tibble: 2 x 10
#   person1 date1 date2 date3 hours1 hours2 hours3 person21 person22 person23
#     <dbl> <int> <int> <int>  <int>  <int>  <int>    <int>    <int>    <int>
#1     123     1     1     1      1      1      1        1        1        1
#2     321     1     0     0      1      0      0        1        0        0

---

如果我们希望值也是列名，一个选项是先重塑为“长”格式，然后在转换后执行pivot_wider

df %>% 
   mutate(date = sprintf("%02d", date)) %>%
   mutate(across(where(is.numeric), as.character)) %>% 
   pivot_longer(cols = -person1) %>% 
   mutate(name = substr(name, 1, 1)) %>% 
   unite(name, name, value, sep="") %>% 
   distinct(person1, name) %>%
   mutate(n = 1) %>% 
   pivot_wider(names_from = name, values_from =n, values_fill = list(n = 0))
# A tibble: 2 x 10
#  person1   d01 `h19:00`  p321   d02  p345   d03 `h07:00`  p567   d04
#  <chr>   <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl>
#1 123         1        1     1     0     0     1        1     1     1
#2 321         0        1     0     1     1     0        0     0     0