Как реорганизовать фрейм данных по совпадениям

# У меня есть данный фрейм данных:

numbers <- c(5,5,5,5,3,3,1,1,1)
outputs <- c('red','blue','blue','purple','red','yellow','red','orange','blue')
data <- data.frame(numbers,outputs)
data

#Я хочу объединить все цвета, связанные с каждым уникальным числом, в строку. Мой желаемый результат:

numbers <- c(5,3,1)
output1 <- c('red','blue','yellow')
output2 <- c('blue','yellow','orange')
output3 <- c('blue','na','blue')
output4 <- c('purple','na','na')
data <- data.frame(numbers,output1,output2,output3,output4)

#Как лучше это сделать?

r dataframe

22.03.2022 10:09

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете использовать этот код:

  numbers <- c(5,5,5,5,3,3,1,1,1)
  outputs <- c('red','blue','blue','purple','red','yellow','red','orange','blue')
  data <- data.frame(numbers,outputs)
  data
  
  library(dplyr)
  library(tidyr)
  library(data.table)
  data %>% 
    mutate(n = rowid(numbers)) %>%
    pivot_wider(names_from = n, values_from = outputs, names_prefix = "output")

Выход:

# A tibble: 3 × 5
  numbers output1 output2 output3 output4
    <dbl> <chr>   <chr>   <chr>   <chr>  
1       5 red     blue    blue    purple 
2       3 red     yellow  NA      NA     
3       1 red     orange  blue    NA

У меня есть еще один вопрос, если у вас есть время. Как мне получить этот вывод в свой собственный фрейм данных с именем data2?

— 22.03.2022 10:44

добавьте data2 <- перед таким кодом: data2 <- data %>% mutate(n = rowid(numbers)) %>% pivot_wider(names_from = n, values_from = outputs, names_prefix = "output"). Теперь результат data2.

— 22.03.2022 10:46

22.03.2022 10:22