当变量名称包含字符串信息时使用模式进行熔化 - 避免强制转换为数字

Question

我在 data.table::melt() 中使用 patterns() 参数来融合具有多个易于定义的模式的列的数据。它正在运行，但我没有看到如何创建字符索引变量而不是默认的数字细分。

例如，在数据集'A'中，狗和猫的列名有数字后缀（例如'dog_1'、'cat_2'），在[=14=中正确处理]（查看生成的 'variable' 列）：

A = data.table(idcol = c(1:5),
            dog_1 = c(1:5),   cat_1 = c(101:105),
            dog_2 = c(6:10),  cat_2 = c(106:110),
            dog_3 = c(11:15), cat_3 = c(111:115))  

head(melt(A, measure = patterns("^dog", "^cat"), value.name = c("dog", "cat")))
   
   idcol variable dog cat
1:     1        1   1 101
2:     2        1   2 102
3:     3        1   3 103
4:     4        1   4 104
5:     5        1   5 105
6:     1        2   6 106

然而，在数据集'B'中，狗和猫列的后缀是一个字符串（例如'dog_one'、'cat_two'）。此类后缀在 melt 中转换为数字表示，请参阅“变量”列。

B = data.table(idcol = c(1:5),
                dog_one = c(1:5),     cat_one = c(101:105),
                dog_two = c(6:10),    cat_two = c(106:110),
                dog_three = c(11:15), cat_three = c(111:115))

head(melt(B, measure = patterns("^dog", "^cat"), value.name = c("dog", "cat")))

   idcol variable dog cat
1:     1        1   1 101
2:     2        1   2 102
3:     3        1   3 103
4:     4        1   4 104
5:     5        1   5 105
6:     1        2   6 106

如何使用正确的字符串后缀 one/two/three 而不是 1/2/3 填充“变量”列？

Answer 1

从 data.table 1.14.1（开发中；installation）开始，新功能 measure 可以更轻松地将具有串联变量名称的数据融合为所需格式（请参阅 ?measure.

separator 参数用于创建不同的 measure.vars 组。在 ... 参数中，我们进一步指定与 sep.

生成的组对应的值的命运

在 OP 中，变量名称的格式为 species_number，例如dog_one。因此，我们需要 ... 中的两个符号来指定如何处理组 before 和 after separator，一种用于物种（狗或猫），一种用于数量 (one-three)。

如果 ... 中的符号设置为 value.name，则“melt returns 多个值列（带有由该组中的唯一值定义的名称）”。因此，因为您想要每个物种的多个列，分隔符定义的 first 组，... 中的 first 符号应该是value.name.

second组，在分隔符之后，是数字，所以这里指定为...中的第二个符号。我们想要数字的单个值列，因此在这里我们指定输出变量的所需列名，例如"nr".

melt(B, measure.vars = measure(value.name, nr, sep = "_"))

      idcol    nr dog cat
#  1:     1   one   1 101
#  2:     2   one   2 102
#  3:     3   one   3 103
#  4:     4   one   4 104
#  5:     5   one   5 105
#  6:     1   two   6 106
#  7:     2   two   7 107
#  8:     3   two   8 108
#  9:     4   two   9 109
# 10:     5   two  10 110
# 11:     1 three  11 111
# 12:     2 three  12 112
# 13:     3 three  13 113
# 14:     4 three  14 114
# 15:     5 three  15 115

前 data.table 1.14.1

可能有更简单的方法，但这似乎有效：

# grab suffixes of 'variable' names
suff <- unique(sub('^.*_', '', names(B[ , -1])))
# suff <- unique(tstrsplit(names(B[, -1]), "_")[[2]])

# melt
B2 <- melt(B, measure = patterns("^dog", "^cat"), value.name = c("dog", "cat"))
   
# replace factor levels in 'variable' with the suffixes
setattr(B2$variable, "levels", suff)

B2
#     idcol variable dog cat
# 1:      1      one   1 101
# 2:      2      one   2 102
# 3:      3      one   3 103
# 4:      4      one   4 104
# 5:      5      one   5 105
# 6:      1      two   6 106
# 7:      2      two   7 107
# 8:      3      two   8 108
# 9:      4      two   9 109
# 10:     5      two  10 110
# 11:     1    three  11 111
# 12:     2    three  12 112
# 13:     3    three  13 113
# 14:     4    three  14 114
# 15:     5    three  15 115

两个相关的 data.table 问题：

melt.data.table should offer variable to match on the name, rather than the number

FR: expansion of melt functionality for handling names of output.

这是我认为 good'ol base::reshape 更清洁的（罕见）实例之一。它的 sep 参数在这里派上用场——'value' 列的名称和 'variable' 列的级别都是一次性生成的：

reshape(data = B,
        varying = names(B[ , -1]),
        sep = "_",
        direction = "long")

当变量名称包含字符串信息时使用模式进行熔化 - 避免强制转换为数字

Melt using patterns when variable names contain string information - avoid coercion to numeric

r

data.table

melt