即使值的数量不相同，如何将数据框列中的唯一值放入数据框中

Question

我有一个数据框数据：

Data <- data.frame(A=sample(1:7),B=c(5,5,5,6,6,6,6),C=c(1,2,2,3,3,4,5))
  A B C
1 6 5 1
2 7 5 2
3 4 5 2
4 2 6 3
5 1 6 3
6 5 6 4
7 3 6 5

我正在尝试将每个列中的唯一值提取到 data.frame 中。每列都有一组不同的唯一值和数量。

我正在寻找类似的东西：

A  1   2   3   4   5   6   7 
B  5   6   NA  NA  NA  NA  NA
C  1   2   3   4   5   NA  NA

我能够遍历它并获得包含信息的列表（我尝试使用列表，因为它们的长度不同）

vars <- c('A','B','C')
mylist = vector("list",length(vars))
for(i in 1: length(vars)){
   mylist[[i]] <- c( names(table( Data[ , vars[i] ] )))
}

如何将信息放入 data.frame 中，最好不要循环？谢谢！

Answer 1

lapply() 就足够了。这是我使用的技巧。

xx <- lapply(Data, unique)
data.frame(do.call(rbind, lapply(xx, "length<-", max(vapply(xx, length, 1L)))))
#   X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
# A  2  3  6  5  1  7  4
# B  5  6 NA NA NA NA NA
# C  1  2  3  4  5 NA NA

首先，我们遍历 Data 的列以查找所有唯一值。然后我们迭代它，使用 length<- 将每个元素的长度扩展到 xx 的最长元素的长度。然后我们将它们全部整合到一个数据框中。

Answer 2

这是一个可能的data.table解决方案

library(data.table)
data.frame(t(setDT(Data)[, lapply(.SD, function(x) {
                                  temp <- unique(x)
                                  c(sort(temp), 
                                  rep(NA, length(x) - length(temp)))
                                  })]))

#   X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
# A  1  2  3  4  5  6  7
# B  5  6 NA NA NA NA NA
# C  1  2  3  4  5 NA NA

即使值的数量不相同，如何将数据框列中的唯一值放入数据框中

How can I get unique values in dataframe column into a dataframe even though the number of values is not the same

r

unique

dataframe