重新组织数据表中的数据答案

【问题标题】：Reorganizing Data in a data table重新组织数据表中的数据
【发布时间】：2020-12-09 22:00:16
【问题描述】：

当我为网络数据库拉取数据时，我的数据采用这种格式。

site	date	time	parameter_code	remark_code	result
001	01-01-2020	15:10	00010	NA	16.6
001	01-01-2020	15:10	00095	NA	521.0
001	01-01-2020	15:10	00300	NA	5.6
001	01-01-2020	15:10	34475	<	1.0
001	03-30-2020	09:45	00010	NA	18.0
001	03-30-2020	09:45	00095	NA	546.0
001	03-30-2020	09:45	00300	NA	3.7
001	03-30-2020	09:45	34475	NA	2.3

我想将其格式化如下所示。我知道我需要先将 Remark_code 和 Result 的列组合起来，但我不确定如何将 Parameter_code 列解析为单独的列，并将 Result 填充到表格的“正文”中。

site	date	time	00010	00095	00300	34475
001	01-01-2020	15:10	16.6	521.0	5.6	<1.0
001	03-30-2020	15:10	18.0	546.0	3.7	2.3

我不一定需要有关如何执行此操作的所有代码，而只需要有关使用哪些功能的说明。我一直在为此苦苦挣扎，因为我什至不确定要查找哪些关键词或这种类型的转换（？）这将被称为。任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

您正在寻求“从长到宽重塑”。 Base R 具有reshape 功能。另一个流行的选项是tidyr::pivot_wider。请注意，“宽”格式在 excel 表中很流行，而大多数 R 用户更喜欢“长”格式的数据集（就像您已经拥有的一样）。 Hadley 在Tidy Data 上的论文解释了原因。

标签： r dataframe data-manipulation data-management

【解决方案1】：

另一种方法可以是：

library(dplyr)
library(tidyr)
#Code
new <- df %>% mutate(RESULT=ifelse(is.na(REMARK_CODE),paste0('',RESULT),
                            paste0(REMARK_CODE,RESULT))) %>%
  select(-REMARK_CODE) %>%
  pivot_wider(names_from = PARAMETER_CODE,values_from=RESULT)

输出：

# A tibble: 2 x 7
  SITE  DATE      TIME  `10`  `95`  `300` `34475`
  <chr> <chr>     <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>  
1 001   1/1/2020  15:10 16.6  521   5.6   <1     
2 001   3/30/2020 9:45  18    546   3.7   2.3

使用的一些数据：

#Data
df <- structure(list(SITE = c("001", "001", "001", "001", "001", "001", 
"001", "001"), DATE = c("1/1/2020", "1/1/2020", "1/1/2020", "1/1/2020", 
"3/30/2020", "3/30/2020", "3/30/2020", "3/30/2020"), TIME = c("15:10", 
"15:10", "15:10", "15:10", "9:45", "9:45", "9:45", "9:45"), PARAMETER_CODE = c(10L, 
95L, 300L, 34475L, 10L, 95L, 300L, 34475L), REMARK_CODE = c(NA, 
NA, NA, "<", NA, NA, NA, NA), RESULT = c(16.6, 521, 5.6, 1, 18, 
546, 3.7, 2.3)), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以在unite'REMARK_CODE'和'RESULT'列之后使用pivot_wider

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
  unite(RESULT, REMARK_CODE, RESULT, sep="", na.rm = TRUE) %>%
   pivot_wider(names_from = PARAMETER_CODE, values_from = RESULT)

-输出

# A tibble: 2 x 7
#   SITE  DATE      TIME  `10`  `95`  `300` `34475`   
#   <chr> <chr>     <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>  
# 1 001   1/1/2020  15:10 16.6  521   5.6   <1     
#   2 001   3/30/2020 9:45  18    546   3.7   2.3

数据

df1 <- structure(list(SITE = c("001", "001", "001", "001", "001", "001", 
"001", "001"), DATE = c("1/1/2020", "1/1/2020", "1/1/2020", "1/1/2020", 
"3/30/2020", "3/30/2020", "3/30/2020", "3/30/2020"), TIME = c("15:10", 
"15:10", "15:10", "15:10", "9:45", "9:45", "9:45", "9:45"), PARAMETER_CODE = c(10L, 
95L, 300L, 34475L, 10L, 95L, 300L, 34475L), REMARK_CODE = c(NA, 
NA, NA, "<", NA, NA, NA, NA), RESULT = c(16.6, 521, 5.6, 1, 18, 
546, 3.7, 2.3)), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

【讨论】：