将列值带到另一行并使其成为新列答案

【问题标题】：Take column value to another row and make it a new column将列值带到另一行并使其成为新列
【发布时间】：2021-09-08 08:07:16
【问题描述】：

我有一个数据集，其中包含一个 id 变量和一个合作伙伴 id 变量和一个值。换句话说，每个观察都与另一个观察配对。我想创建一个新变量，它接受一个伙伴的值并将其添加为一个新列。

下面我有一个示例数据：

set.seed(123)

df <- data.frame(id = c(1:10),
                 partner_id = c(6,7,8,9,10,1,2,3,4,5),
                 value = runif(10))

df

   id partner_id     value
1   1          6 0.2875775
2   2          7 0.7883051
3   3          8 0.4089769
4   4          9 0.8830174
5   5         10 0.9404673
6   6          1 0.0455565
7   7          2 0.5281055
8   8          3 0.8924190
9   9          4 0.5514350
10 10          5 0.4566147

如上所述，我想用合作伙伴的 (partner_id) value 添加一个变量。例如，id == 1 的观察值具有 partner_id == 6，因此，我想要一个新的第四列 (partner_value)，其中 id == 1 具有 partner_value == 0.0455565。

所以最终结果应该是这样的：

   id partner_id     value partner_value
1   1          6 0.2875775     0.0455565
2   2          7 0.7883051     0.5281055
3   3          8 0.4089769     0.8924190
4   4          9 0.8830174     0.5514350
5   5         10 0.9404673     0.4566147
6   6          1 0.0455565     0.2875775
7   7          2 0.5281055     0.7883051
8   8          3 0.8924190     0.4089769
9   9          4 0.5514350     0.8830174
10 10          5 0.4566147     0.9404673

谢谢！

【问题讨论】：

标签： r data-manipulation

【解决方案1】：

match,

df %>%
  mutate(partner_value = value[match(partner_id, id)])

   id partner_id     value partner_value
1   1          6 0.2875775     0.0455565
2   2          7 0.7883051     0.5281055
3   3          8 0.4089769     0.8924190
4   4          9 0.8830174     0.5514350
5   5         10 0.9404673     0.4566147
6   6          1 0.0455565     0.2875775
7   7          2 0.5281055     0.7883051
8   8          3 0.8924190     0.4089769
9   9          4 0.5514350     0.8830174
10 10          5 0.4566147     0.9404673

【讨论】：

相同但在 base 中：df$partner_value <- df$value[match(df$partner_id, df$id)]
这将失败如果你有1 6, 6 1, 2 6, 6 2

【解决方案2】：

在基础 R 中：

df <- merge(df, df[-1], by.x = "id", by.y = "partner_id")
names(df) <- c("id", "partner_id", "value", "partner_value")

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以使用

library(dplyr)

df %>% 
  left_join(df, 
            by = c("id" = "partner_id")) %>% 
  select(id, partner_id, value = value.x, partner_value = value.y)

   id partner_id     value partner_value
1   1          6 0.2875775     0.0455565
2   2          7 0.7883051     0.5281055
3   3          8 0.4089769     0.8924190
4   4          9 0.8830174     0.5514350
5   5         10 0.9404673     0.4566147
6   6          1 0.0455565     0.2875775
7   7          2 0.5281055     0.7883051
8   8          3 0.8924190     0.4089769
9   9          4 0.5514350     0.8830174
10 10          5 0.4566147     0.9404673

【讨论】：

谢谢，似乎有效。没想到那样做:)