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在 R 中，我有以下数据框：

     Name     Category
1    Beans    1.12.5
2    Pears    5.7.9
3    Eggs     10.6.5

我想要的是以下内容：

     Name     Cat1    Cat2    Cat3
1    Beans    1       12      5
2    Pears    5       7       9
3    Eggs     10      6       5

理想情况下，plyr 中内置的一些表达式会很好......

我会站在我这边进行调查，但由于搜索这可能需要我很多时间，我只是想知道你们中的一些人是否确实有一些提示来执行此操作......

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3 回答 3

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我已经编写了一个函数concat.split（实际上是一个“函数系列”）作为我的splitstackshape包的一部分来处理这些类型的问题：

# install.packages("splitstackshape")
library(splitstackshape)
concat.split(mydf, "Category", ".", drop=TRUE)
#    Name Category_1 Category_2 Category_3
# 1 Beans          1         12          5
# 2 Pears          5          7          9
# 3  Eggs         10          6          5

它也适用于“不平衡”数据。

dat <- data.frame(Name = c("Beans", "Pears", "Eggs"), 
                  Category = c("1.12.5", "5.7.9.8", "10.6.5.7.7"))
concat.split(dat, "Category", ".", drop = TRUE)
#    Name Category_1 Category_2 Category_3 Category_4 Category_5
# 1 Beans          1         12          5         NA         NA
# 2 Pears          5          7          9          8         NA
# 3  Eggs         10          6          5          7          7

因为在这些类型的情况下通常需要“long”或“molten”数据，所以该concat.split.multiple函数也有一个“long”参数：

concat.split.multiple(dat, "Category", ".", direction = "long")
#     Name time Category
# 1  Beans    1        1
# 2  Pears    1        5
# 3   Eggs    1       10
# 4  Beans    2       12
# 5  Pears    2        7
# 6   Eggs    2        6
# 7  Beans    3        5
# 8  Pears    3        9
# 9   Eggs    3        5
# 10 Beans    4       NA
# 11 Pears    4        8
# 12  Eggs    4        7
# 13 Beans    5       NA
# 14 Pears    5       NA
# 15  Eggs    5        7
于 2013-08-30T05:51:16.653 回答
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如果您的类别数量一致，那么这将起作用：

#recreate your data first:
dat <- data.frame(Name = c("Beans", "Pears", "Eggs"), Category = c("1.12.5", 
"5.7.9", "10.6.5"),stringsAsFactors=FALSE)

spl <- strsplit(dat$Category,"\\.")
len <- sapply(spl,length)
dat[paste0("cat",1:max(len))] <- t(sapply(spl,as.numeric))

结果：

dat
   Name Category cat1 cat2 cat3
1 Beans   1.12.5    1   12    5
2 Pears    5.7.9    5    7    9
3  Eggs   10.6.5   10    6    5

如果您有不同数量的分隔值，那么这应该解释它：

#example unbalanced data
dat <- data.frame(Name = c("Beans", "Pears", "Eggs"), Category = c("1.12.5", 
"5.7.9", "10.6.5"),stringsAsFactors=FALSE)
dat$Category[2] <- "5.7"

spl <- strsplit(dat$Category,"\\.")
len <- sapply(spl,length)
spl <- Map(function(x,y) c(x,rep(NA,max(len)-y)), spl, len)

dat[paste0("cat",1:max(len))] <- t(sapply(spl,as.numeric))

结果：

   Name Category cat1 cat2 cat3
1 Beans   1.12.5    1   12    5
2 Pears      5.7    5    7   NA
3  Eggs   10.6.5   10    6    5
于 2013-08-30T05:07:19.893 回答
2

qdap 包colsplit2df仅适用于这些情况：

#recreate your data first:
dat <- data.frame(Name = c("Beans", "Pears", "Eggs"), Category = c("1.12.5", 
"5.7.9", "10.6.5"),stringsAsFactors=FALSE)

library(qdap)
colsplit2df(dat, 2, paste0("cat", 1:3))

## > colsplit2df(dat, 2, paste0("cat", 1:3))
##    Name cat1 cat2 cat3
## 1 Beans    1   12    5
## 2 Pears    5    7    9
## 3  Eggs   10    6    5
于 2013-08-30T05:47:38.140 回答