Реорганизация данных в таблице данных

У меня есть данные, отформатированные таким образом, когда я извлекаю их для веб-базы данных.

сайт дата время параметр_код comment_code результат 001 01-01-2020 15:10 00010 нет данных 16,6 001 01-01-2020 15:10 00095 нет данных 521.0 001 01-01-2020 15:10 00300 нет данных 5.6 001 01-01-2020 15:10 34475 < 1,0 001 30-03-2020 09:45 00010 нет данных 18,0 001 30-03-2020 09:45 00095 нет данных 546,0 001 30-03-2020 09:45 00300 нет данных 3,7 001 30-03-2020 09:45 34475 нет данных 2.3

Я хочу отформатировать его, как показано ниже. Я знаю, что мне нужно сначала объединить столбцы Remark_code и Result, но я не уверен, как разбить столбец Parameter_code на отдельные столбцы с заполнением Result в «теле» таблицы.

сайт дата время 00010 00095 00300 34475 001 01-01-2020 15:10 16,6 521.0 5.6 <1,0 001 30-03-2020 15:10 18,0 546,0 3,7 2.3

Мне не обязательно нужен весь код о том, как это сделать, а только указание на то, какие функции использовать. Я боролся с этим, так как я даже не уверен, какие ключевые слова искать или как этот тип преобразования (?) Это будет называться. Любая помощь будет оценена по достоинству.

Вы хотите «изменить форму с длинной на широкую». База R имеет функцию reshape. Еще один популярный вариант — tidyr::pivot_wider. Обратите внимание, что «широкий» формат популярен в таблицах Excel, в то время как большинство пользователей R предпочитают свои наборы данных в «длинном» формате (как у вас уже есть). Статья Хэдли о Tidy Data объясняет, почему.

— 10.12.2020 00:31

r dataframe data-manipulation data-management

09.12.2020 23:00

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 2

Ответ принят как подходящий

Мы можем использовать pivot_wider после uniteобработки столбцов «REMARK_CODE» и «RESULT».

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
  unite(RESULT, REMARK_CODE, RESULT, sep = "", na.rm = TRUE) %>%
   pivot_wider(names_from = PARAMETER_CODE, values_from = RESULT)

-выход

# A tibble: 2 x 7
#   SITE  DATE      TIME  `10`  `95`  `300` `34475`   
#   <chr> <chr>     <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>  
# 1 001   1/1/2020  15:10 16.6  521   5.6   <1     
#   2 001   3/30/2020 9:45  18    546   3.7   2.3

данные

df1 <- structure(list(SITE = c("001", "001", "001", "001", "001", "001", 
"001", "001"), DATE = c("1/1/2020", "1/1/2020", "1/1/2020", "1/1/2020", 
"3/30/2020", "3/30/2020", "3/30/2020", "3/30/2020"), TIME = c("15:10", 
"15:10", "15:10", "15:10", "9:45", "9:45", "9:45", "9:45"), PARAMETER_CODE = c(10L, 
95L, 300L, 34475L, 10L, 95L, 300L, 34475L), REMARK_CODE = c(NA, 
NA, NA, "<", NA, NA, NA, NA), RESULT = c(16.6, 521, 5.6, 1, 18, 
546, 3.7, 2.3)), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

09.12.2020 23:02

Другой подход может быть:

library(dplyr)
library(tidyr)
#Code
new <- df %>% mutate(RESULT=ifelse(is.na(REMARK_CODE),paste0('',RESULT),
                            paste0(REMARK_CODE,RESULT))) %>%
  select(-REMARK_CODE) %>%
  pivot_wider(names_from = PARAMETER_CODE,values_from=RESULT)

Выход:

# A tibble: 2 x 7
  SITE  DATE      TIME  `10`  `95`  `300` `34475`
  <chr> <chr>     <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>  
1 001   1/1/2020  15:10 16.6  521   5.6   <1     
2 001   3/30/2020 9:45  18    546   3.7   2.3

Некоторые используемые данные:

#Data
df <- structure(list(SITE = c("001", "001", "001", "001", "001", "001", 
"001", "001"), DATE = c("1/1/2020", "1/1/2020", "1/1/2020", "1/1/2020", 
"3/30/2020", "3/30/2020", "3/30/2020", "3/30/2020"), TIME = c("15:10", 
"15:10", "15:10", "15:10", "9:45", "9:45", "9:45", "9:45"), PARAMETER_CODE = c(10L, 
95L, 300L, 34475L, 10L, 95L, 300L, 34475L), REMARK_CODE = c(NA, 
NA, NA, "<", NA, NA, NA, NA), RESULT = c(16.6, 521, 5.6, 1, 18, 
546, 3.7, 2.3)), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

09.12.2020 23:10