有没有办法将一组列转移到 R 中自己的行中？
我目前有一个包含如下列标题的大型数据集：
| Month | Year | Tenant 1 Name | Tenant 1 Rate | Tenant 1 Vacate Date | Tenant 1 Notes | Tenant 1 Name | Tenant 2 Rate | Tenant 2 Vacate Date | Tenant 2 Notes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Jan | 2001 | Bob | 1 | 2 | 3 | Joe | 1 | 2 | 3 |
我想合并这些信息，以便每个月和年中的每个租户都有自己的行。所以行应该是这样的：
| Month | Year | Name | Rate | Date | Notes |
|---|---|---|---|---|---|
| Jan | 2001 | Bob | 1 | 2 | 3 |
| Jan | 2001 | Joe | 1 | 2 | 3 |
我认为这类似于 group_by() 但不知何故适用于多个列？
抱歉，格式笨拙！
【问题讨论】：
标签： r
首先，生成一个像你这样的例子（你的例子有两次“Tenant 1 Name”，但我猜这只是一个错字）。
colnames<-c("Month","Year","Tenant 1 Name","Tenant 1 Rate","Tenant 1 Vacate Date","Tenant 1 Notes","Tenant 2 Name","Tenant 2 Rate","Tenant 2 Vacate Date","Tenant 2 Notes")
fields<-c("Jan","2001","Bob","1","2","3","Joe","1","2","3")
mat<-matrix(fields,nrow=1)
colnames(mat)<-colnames
View(mat)
看起来像这样：
现在，确定哪一列中有“名称”
cols<-grep("Name",colnames(mat))
cols
然后，从这些列中提取名称：
names<-mat[,cols]
最后，填充一个新矩阵：
newmat<-matrix(NA,nrow=0,ncol=6)
for(n in names){
whichcol<-which(mat[1,]==n)
newline<-c(mat[,1:2],mat[,whichcol:(whichcol+3)])
newmat<-rbind(newmat,newline)
}
View(newmat)
它会产生你正在寻找的东西：
但是，我感觉您正在使用的数据集具有更多层次的复杂性（例如，多行），需要更复杂的解决方案。如果是这种情况，请告诉我们！
【讨论】：
如果 'Joe' 的列名是 'Tenant 2 Name'，请使用 pivot_longer，将 cols 指定为除 'Month'、'Year' 之外的所有内容，并使用 names_pattern，捕获列名子字符串作为字符串末尾 ($) 的非空格 (\\S+) 的字符
library(tidyr)
pivot_longer(df1, cols = -c(Month, Year),
names_to = ".value", names_pattern = ".*\\s+(\\S+)$")
-输出
# A tibble: 2 x 6
# Month Year Name Rate Date Notes
# <chr> <int> <chr> <int> <int> <int>
#1 Jan 2001 Bob 1 2 3
#2 Jan 2001 Joe 1 2 3
df1 <- structure(list(Month = "Jan", Year = 2001L, `Tenant 1 Name` = "Bob",
`Tenant 1 Rate` = 1L, `Tenant 1 Vacate Date` = 2L, `Tenant 1 Notes` = 3L,
`Tenant 2 Name` = "Joe", `Tenant 2 Rate` = 1L, `Tenant 2 Vacate Date` = 2L,
`Tenant 2 Notes` = 3L), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-1L))
【讨论】：
NA 的选项很高兴知道，因为我不知道它会删除这些组
$ 以确保它始终选择最后一个单词
pivot_longer 的文档中找到了它，然后它提供了有关.value 的信息，它说我们可以使用NA 删除捕获组。如果我没记错删除分隔列的一部分，我们可以在separate 函数中使用这个技巧。
extract
感谢亲爱的@akrun 一如既往的微妙提示。我在最后一个捕获组中添加了$，以确保它始终选择最后一个。
这可能听起来有点冗长，但它也可以解决问题。我创建了 3 个名称模式，将前两个转换为 NA 并捕获第三个：
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
pivot_longer(!c(Month, Year), names_to = c(NA, NA, ".value"),
names_pattern = "(\\w+) (\\w+) (\\w+$)")
# A tibble: 2 x 6
Month Year Name Rate Vacate Notes
<chr> <int> <chr> <int> <int> <int>
1 Jan 2001 Bob 1 2 3
2 Jan 2001 Joe 1 2 3
【讨论】：