将带有日期的列转换为 R 中的行

Question

假设我们在 R 中有这样一个 data.frame：

d = data.frame('2019q1' = 1, '2019q2' =2, '2019q3' = 3)

看起来像这样：

  X2019q1 X2019q2 X2019q3
1       1       2       3

如何将其转换为如下所示：

Year    Quarter    Value
2019    1          1
2019    2          2
2019    3          3

Answer 1

我们可以gather转换成'long'格式，然后用str_extract或parse_number

提取组件

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
gather(d) %>% 
   transmute(Year = readr::parse_number(key), 
             Quarter = as.numeric(str_extract(key, "(?<=q)\d+$")), value)
#  Year Quarter value
#1 2019       1     1
#2 2019       2     2
#3 2019       3     3

Answer 2

使用 tidyr 的新 pivot_longer 函数的一种快速方法，它允许您一步调整数据和拆分列。查看列名称：

names(d)
#> [1] "X2019q1" "X2019q2" "X2019q3"

您会看到它们以 X 开头以使名称有效，并且年份和季度由 "q" 分隔。使用它作为 pivot_longer 中的分隔符来拆分年份和季度，然后从年份中删除非数字。或者，您可以使用 dplyr::mutate 将列转换为数字。

library(tidyr)

d %>%
  pivot_longer(everything(), names_to = c("Year", "Quarter"), 
               names_sep = "q", values_to = "Value") %>%
  dplyr::mutate(Year = stringr::str_remove(Year, "\D"))
#> # A tibble: 3 x 3
#>   Year  Quarter Value
#>   <chr> <chr>   <dbl>
#> 1 2019  1           1
#> 2 2019  2           2
#> 3 2019  3           3

将带有日期的列转换为 R 中的行

Converting columns with date to rows in R

r

dataframe

dplyr

data-transform