分离多个观察 R答案

【问题标题】：Separating Multiple Observations R分离多个观察 R
【发布时间】：2018-11-16 01:11:38
【问题描述】：

我在数据框中有两列，Worker_ID 和 Location_ID。每行包含特定工作人员所在的位置。这些列可能有多个相同的 Worker_ID，基于不同的 Location_ID 或相同。此数据来自多个月，因此可能有多个相同的 Worker 和 Location ID 行。

一个例子如下：

Worker_ID      Location_ID
124893842      43432585855
148934855      38495485433
243243535      53535958383

我想显示这些数据，以便我可以看到每个 Worker_ID 及其旁边列中的所有相应位置，以便以后可视化这些数据。我试过重塑，但我似乎无法让它正常工作。有人知道我该怎么做吗？

【问题讨论】：

添加所需输出的示例将帮助您更快地获得答案。

标签： r multiple-columns reshape

【解决方案1】：

假设每个 worker_id 的唯一 location_id 值数量有限，您可以执行以下操作：

library(dplyr)
library(tidyr)

df <- data_frame(
  worker_id = c(1, 1, 2, 2, 3, 3),
  location_id = c(1, 2, 3, 4, 1, 4)
  )
df %>%
  group_by(worker_id) %>%
  mutate(location_number = row_number()) %>%
  spread(location_number, location_id, sep = '_')

# A tibble: 3 x 3
# Groups:   worker_id [3]
  worker_id location_number_1 location_number_2
*     <dbl>             <dbl>             <dbl>
1         1                 1                 2
2         2                 3                 4
3         3                 1                 4

我使用了一些虚构的数据，因为您的数据似乎不能代表您的问题和所需的输出。此解决方案将起作用，但会生成与单个工作人员所在的唯一位置的最大数量一样多的列。

【讨论】：

【解决方案2】：

此解决方案创建一个向量列表，其中包含每个唯一 Worker_ID 的位置。

l <- lapply(unique(d$Worker_ID), function(x) d[d$Worker_ID==x, 'Location_ID'])
names(l) <- unique(d$Worker_ID)
print(l)

# $`124893842`
# [1] 43432585855
# 
# $`148934855`
# [1] 38495485433 53535958383 53535958384 53535958385
# 
# $`243243535`
# [1] 53535958383

（我添加了一些条目来扩展数据集并说明这一点）

【讨论】：