Разделить один столбец на несколько в R

Начиная со строки 2, столбца 2, мне нужно, чтобы числовые значения были разделены на оставшиеся столбцы (2:7).

Это данные

structure(list(State = c("State", "Alabama ", "Alaska ", "Arizona ", 
"Arkansas ", "California "), `Number of farms 2022` = c("number", 
"37,400    37,100    8,600     8,600      230       232", "1,200     1,200      870       870      725       725", 
"16,700    16,400   25,500    25,000    1,527     1,524", "37,800    37,400   13,700    13,700      362       366", 
"63,100    62,900   24,200    23,800      384       378"), `Number of farms 2023` = c("number", 
NA, NA, NA, NA, NA), `Land in farms 2022` = c("1,000 acres", 
NA, NA, NA, NA, NA), `Land in farms 2023` = c("1,000 acres", 
NA, NA, NA, NA, NA), `Average farm size 2022` = c("acres", NA, 
NA, NA, NA, NA), `Average farm size 2023` = c("acres", NA, NA, 
NA, NA, NA)), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

Я хочу, чтобы это выглядело примерно так:

State | Number of farms 2022 | Number of farms 2023 | Land in farms 2022 | Land in farms 2023 | Average farm size 2022 | Average farm size 2023
State | number | number | 1,000 acres | 1,000 acres | acres | acres
Alabama | 37,400  |  37,100  |  8,600   |  8,600   |   230   |    232

Поскольку у меня есть несколько файлов за разные годы, мне нужно, чтобы этот код можно было легко применить ко всем из них.

Я видел такие коды

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% separate(player, c('First', 'Last'))

но я не уверен, как применить его к моему фрейму данных, поскольку столбцы уже названы.

Не уверен, что это поможет, но исходные данные взяты с сайта Министерства сельского хозяйства США от 16 февраля 2024 г.: https://usda.library.cornell.edu/concern/publications/5712m6524

Затем я загружаю его вот так

library(tidyr)
library(dplyr)
library(splitstackshape)

df = read.delim('file.txt', header = F, stringsAsFactors = F)

df=df[106:167,]
df=data.frame(df)

df = cSplit(df, "df",":")

И оттуда выполнить массу обработки. Мне нужен текстовый файл, потому что я создаю временной ряд, а ZIP-файлы Министерства сельского хозяйства США относятся только к 2002 году.

Это будет легче исправить в восходящем направлении, если это вариант для вас. Как вы загружаете данные?

Jon Spring 16.08.2024 21:54

Исходный текстовый файл взят с веб-сайта Министерства сельского хозяйства США от 16 февраля 2024 г.: usda.library.cornell.edu/concern/publications/5712m6524. Я прочитал это так: df = read.delim('file.txt', header = F, stringsAsFactors = F) df=df[106:167,] df=data.frame(df) library(splitstackshape) f = cSplit(df, "df",":") и процесс оттуда.

bandcar 16.08.2024 22:02
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
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
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
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 ⚡️
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
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
2
53
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Поскольку речь идет об очистке/подготовке данных, read_fwf может быть подходящим инструментом для этой работы.

library(readr)
library(dplyr)

read_fwf(file = "fnlo0224.txt", 
         col_positions = fwf_positions(c(1,  21, 30, 40, 49, 59, 68), 
                                       c(20, 29, 39, 48, 58, 67, 77)),
         skip_empty_rows = TRUE)[109:163,] %>% 
  rename_with(~ c("state", "nfarms2022", "nfarms2023", 
                  "landinfarms2022", "landinfarms2023", "avgfarmsize2022", 
                  "avgfarmsize2023")) %>% 
  mutate(state = trimws(sub("\\..*:", "", state)), 
         across(-state, ~ as.numeric(sub(",", "", .x)))) %>% 
  filter(state != ":")

# A tibble: 50 × 7
   state   nfarms2022 nfarms2023 landinfarms2022 landinfarms2023 avgfarmsize2022
   <chr>        <dbl>      <dbl>           <dbl>           <dbl>           <dbl>
 1 Alabama      37400      37100            8600            8600             230
 2 Alaska        1200       1200             870             870             725
 3 Arizona      16700      16400           25500           25000            1527
 4 Arkans…      37800      37400           13700           13700             362
 5 Califo…      63100      62900           24200           23800             384
 6 Colora…      36100      35900           30200           30000             837
 7 Connec…       5100       5100             370             370              73
 8 Delawa…       2150       2150             520             520             242
 9 Florida      44700      44400            9700            9700             217
10 Georgia      39200      39000           10000           10000             255
# ℹ 40 more rows
# ℹ 1 more variable: avgfarmsize2023 <dbl>
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

Если у вас есть несколько файлов, вы можете просто cat соединить их в оболочке, импортировать с помощью read_fwf и отфильтровать по номеру строки.

Это ФАНТАСТИКА!! Я заметил, что здесь нет значений США, поэтому я изменил 163 на 164. В результате первые два значения США из первых двух столбцов исчезнут. Есть идеи, как это исправить?

bandcar 17.08.2024 01:09

Другие вопросы по теме