聚合/连接相同 ID 行的字符值

Question

我是 R 初学者，目前面临一个我暂时无法概念化的问题。 我看过几个相关的帖子，但除了那里没有找到具体的答案 :
Aggregating rows with same Ids and retaining only unique entries in R

但我的问题有点不同。

这是我想使用的初始 df 的结构：

sta_RHP_metho (3528,4) 变量是：
- “code.sandre”女巫是我将使用的 ID
- "CodeOpera" 一个独特的 id 女巫与 "code.sandre" 相关
- “Methode.de.peche”一个字符向量
- “年”

在该 df 中，行数与唯一的 "CodeOpera" (3528) 一样多。 id/“code.sandre”有几个“CodeOpera”，code.sandre有180个

我想要得到的是一个具有唯一行的 df，由“code.sandre”和每年的“Methode.de.peche”字符值组成。

我几乎通过处理以下代码得到了这一点：

x2<-melt(sta_RHP_metho,c("code.sandre","CodeOpera","year"),"Methode.de.peche")
x3<-as.data.frame(dcast(x2,code.sandre + CodeOpera ~ year))

但我的行数仍然与唯一的“CodeOpera”(3528) 一样多，而且正如我所说，我不知道如何通过 ID 获取唯一的 rox。
需要注意的是，每年可能有多个“Methode.de.peche”，所以在某些情况下我可能需要连接返回值。

希望我的解释清楚。

评论将不胜感激；）

干杯。

特里斯坦

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谢谢@ANG。这是最小的可重现示例：

1/melt/dcast 操作后得到的数据帧：

code_sandre<-c("A","A","A","B","B","C","D")
year1<-c("a",NA,"a","b",NA,"c","b") 
year2<-c("a","b",NA,"b","b","c","b") 
year3<-c("a","b",NA,NA,NA,"c","b")
x<-data.frame(v1 =code.sandre,v2 =year1,v3 =year2, v4 =year3))

2/我想得到的数据框：

code_sandre<-c("A","B","C","D")
year1<-c("a","b",NA,"b")
year2<-c("a,b","b","c","b")
year3<-c("a,b",NA,"c","b")
result<-data.frame(code_sandre,year1,year2,year3)

Answer 1

我不知道我说得对不对，但无论CodeOpera 的值如何，您似乎都只想要唯一的code.sandre。尝试这个后是否得到了预期的结果（使用melt()之前检查结果）：

library(data.table)
setDT(sta_RHP_metho)
# delete column "CodeOpera"
sta_RHP_metho <- sta_RHP_metho[, CodeOpera := NULL]
# take unique rows
library(dplyr)
sta_RHP_metho2 <- distinct(sta_RHP_metho)

或

我能够实现的目标。

code_sandre<-c("A","A","A","B","B","C","D")
year1<-c("a",NA,"a","b",NA,"c","b") 
year2<-c("a","b",NA,"b","b","c","b") 
year3<-c("a","b",NA,NA,NA,"c","b")
x<-data.frame(code_sandre =code_sandre,
              year1 = year1,
              year2 = year2,
              year3 = year3)
library(dplyr)
x2 <- x %>%
        group_by(code_sandre) %>%
        summarise_at(.vars = vars(year1, year2, year3),
                     .funs = function(x) toString(unique(x[!is.na(x)])))
x2
x3 <- as.data.frame(x2)
x3[x3 == ""] <- NA
x3

我认为它应该非常接近您的预期输出。