需要删除包含“0”的单元格并保留 R 中的其他单元格

Question

我的数据框的单元格中包含“0”值。我需要调出值（letters/non-zero`s）及其相应的票号。数据框（m）看起来像：（请注意：列名与其值相似）

       a1   b1  c1  d1  e1  f1  g1  h1  i1  j1  k1  l1
TKT1   a1   b1  0   d1  0   0   0   h1  0   0   k1  0
TKT2   0    b1  0   0   e1  0   g1  h1  0   j1  k1  0
TKT3   a1   0   0   d1  e1  0   g1  h1  i1  0   k1  l1

生成数据集的代码：

#sample data
m <- matrix(sample(0:1, 12*3, replace=T), ncol=12)
colnames(m) <- c("a1", "b1", "c1", "d1", "e1", "f1", "g1", "h1", "i1", "j1", "k1", "l1")
rownames(m) <- c("TKT1","TKT2","TKT3")

#replacement
ones <- which(m==1, arr.ind=T)
m[ones]<-colnames(m)[ones[,2]]
m <- as.data.frame(m)

我想要的输出格式是：

Tickets Values
  TKT1  a1
  TKT1  b1
  TKT1  d1
  TKT1  h1
  TKT1  k1
  TKT2  b1
  TKT2  e1
  TKT2  g1
  TKT2  h1
  TKT2  j1
  TKT2  k1
  TKT3  a1
  TKT3  d1
  TKT3  e1
  TKT3  g1
  TKT3  h1
  TKT3  i1
  TKT3  k1
  TKT3  l1

我想到的一种方法是删除数据框中包含 0 的单元格，然后将所有数据向左移动。我不确定如何进行。

Answer 1

虽然没有set.seed随机生成你的data.frame，但结果会略有不同：

library(dplyr); library(reshape2)
m %>% add_rownames('Tickets') %>% melt(id.var="Tickets") %>% filter(value!=0) %>% select(-variable) %>% arrange(Tickets)

这给出了预期的结果。

Answer 2

这可以在基础 r 中用一行来完成：

setNames(expand.grid(dimnames(m))[m != "0",], c("Tickets", "Values"))

expand.grid给出所有行名和列名的组合，然后m != "0"选择不为零的条目。 setNames 给列命名。

Answer 3

library(tidyverse)单管解决方案：

dfLong <- 
    m %>% 
    rownames_to_column("Tickets") %>% # newly refactored dplyr function
    gather(Keys, Values, a1:l1) %>% # tidyr:: gather all columns into key, value pairs
    filter(Values == Keys) %>% # select the matched cells
    select(-Keys) %>% # remove superfluous column
    arrange(Tickets, Values) # order correctly for desired output

Answer 4

还有一个使用library(data.table)的单线：

melt(setDT(m, keep.rownames = "Tickets"), id.vars = "Tickets")[, variable := NULL][value != "0"]

melt的用法与@agenis的回答类似

需要删除包含“0”的单元格并保留 R 中的其他单元格

Need to delete cells which contains "0" and retaining other cells in R

r

reshape2

dplyr