У меня есть длинный набор данных. Как преобразовать в широкий формат при использовании функции ранжирования, чтобы ограничить количество создаваемых столбцов?

У меня есть набор данных в длинном формате. Некоторые записи имеют только одного производителя, некоторые записи дублируются, поскольку с каждой записью связано несколько производителей.

Например, у меня есть следующие данные:

id      manufacturer
111     AAA
222     AAA
222     BBB
222     CCC
222     DDD
333     CCC
333     DDD
444     EEE

Используя dplyr, я добавил ранг, чтобы иметь возможность подсчитать количество производителей.

df %>% 
  select(id, manufacturer) %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(rank = rank(manufacturer, ties.method = "first"))

Получить:

id      manufacturer    rank
111     AAA             1
222     AAA             1
222     BBB             2
222     CCC             3
222     DDD             4
333     CCC             1
333     DDD             2
444     EEE             1

Я пробовал dcast, который приближает меня, но я не совсем там.

dcast(df, id ~ rank)

Когда я использую dcast, я получаю:

id     1    2    3    4
111    1    NA   NA   NA
222    1    2    3    4
333    1    2    NA   NA
444    1    NA   NA   NA

То, что я пытаюсь получить, это:

id     manuf_1    manuf_2    manuf_3    manuf_4
111    AAA                                
222    AAA        BBB        CCC        DDD
333    CCC        DDD        
444    EEE                          
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
0
42
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вам просто нужно установить value.var и преобразовать rank в нужный формат перед dcast

df %>% 
  dplyr::mutate(rank = paste0('manuf_', rank)) %>% 
  reshape2::dcast(id ~ rank, value.var = 'manufacturer')
#    id manuf_1 manuf_2 manuf_3 manuf_4
# 1 111     AAA    <NA>    <NA>    <NA>
# 2 222     AAA     BBB     CCC     DDD
# 3 333     CCC     DDD    <NA>    <NA>
# 4 444     EEE    <NA>    <NA>    <NA>

используемые данные

df <- data.table::fread('
id      manufacturer    rank
111     AAA             1
222     AAA             1
222     BBB             2
222     CCC             3
222     DDD             4
333     CCC             1
333     DDD             2
444     EEE             1
')

Другие вопросы по теме