拆分和重组数据：有没有一种有效的方法来做到这一点
Split and recombine data: Is there an efficient way to do this
我有一个非常大的数据集，我用重复的、不相等的 headers 在仪器上测量。我试图首先对每两行进行子集化，即 header 和数据，然后使用 tidyverse 包中的 bind_row() 重新组合。我看过 use-first-row-data-as-column-names-in-r 之类的问题，它与我想做的完全不同。
这是我的示例数据的输入
structure(list(X1 = c("File #", "76", "File #", "77", "File #",
"78", "File #", "79", "File #", "80"), X2 = c("DateTime", "3/8/2020 18:08",
"DateTime", "3/8/20 18:08", "DateTime", "3/8/2020 18:08", "DateTime",
"3/8/2020 18:08", "DateTime", "3/8/2020 18:08"), X3 = c("Operator",
"Supervisor", "Operator", "Supervisor", "Operator", "Supervisor",
"Operator", "Supervisor", "Operator", "Supervisor"), X4 = c("Name",
NA, "Name", NA, "Name", NA, "Name", NA, "Name", NA), X5 = c("ID",
"0", "ID", "0", "ID", "0", "ID", "0", "ID", "0"), X6 = c("Sample",
"Local 2", "Sample", "Local 2", "Sample", "Local 2", "Sample",
"Local 2", "Sample", "Local 2"), X7 = c("Project", "XRF DATA",
"Project", "XRF DATA", "Project", "XRF DATA", "Project", "XRF DATA",
"Project", "XRF DATA"), X8 = c("Application", "GeoExploration",
"Application", "GeoExploration", "Application", "GeoExploration",
"Application", "GeoExploration", "Application", "GeoExploration"
), X9 = c("Method", "Oxide3phase", "Method", "Oxide3phase", "Method",
"Oxide3phase", "Method", "Oxide3phase", "Method", "Oxide3phase"
), X10 = c("ElapsedTime", "0", "ElapsedTime", "0", "ElapsedTime",
"0", "ElapsedTime", "0", "ElapsedTime", "0"), X11 = c("Alloy 1",
NA, "Alloy 1", NA, "Alloy 1", NA, "Alloy 1", NA, "Alloy 1", NA
), X12 = c("Match Qual 1", "0", "Match Qual 1", "0", "Match Qual 1",
"0", "Match Qual 1", "0", "Match Qual 1", "0"), X13 = c("Alloy 2",
NA, "Alloy 2", NA, "Alloy 2", NA, "Alloy 2", NA, "Alloy 2", NA
), X14 = c("Match Qual 2", "0", "Match Qual 2", "0", "Match Qual 2",
"0", "Match Qual 2", "0", "Match Qual 2", "0"), X15 = c("Alloy 3",
NA, "Alloy 3", NA, "Alloy 3", NA, "Alloy 3", NA, "Alloy 3", NA
), X16 = c("Match Qual 3", "0", "Match Qual 3", "0", "Match Qual 3",
"0", "Match Qual 3", "0", "Match Qual 3", "0"), X17 = c("MgO",
"0.6579", "MgO", "0.6579", "MgO", "0.6579", "MgO", "0.6579",
"MgO", "0.6579"), X18 = c("MgO Err", "0.7778", "MgO Err", "0.7778",
"MgO Err", "0.7778", "MgO Err", "0.7778", "MgO Err", "0.7778"
), X19 = c("Al2O3", "11.1503", "Al2O3", "11.1503", "Al2O3", "11.1503",
"Al2O3", "11.1503", "Al2O3", "11.1503"), X20 = c("Al2O3 Err",
"0.5363", "Al2O3 Err", "0.5363", "Al2O3 Err", "0.5363", "Al2O3 Err",
"0.5363", "Al2O3 Err", "0.5363"), X21 = c("SiO2", "67.523", "SiO2",
"67.523", "SiO2", "67.523", "SiO2", "67.523", "SiO2", "67.523"
), X22 = c("SiO2 Err", "0.8529", "SiO2 Err", "0.8529", "SiO2 Err",
"0.8529", "SiO2 Err", "0.8529", "SiO2 Err", "0.8529"), X23 = c("P",
"0.0035", "P", "0.0035", "P", "0.0035", "P", "0.0035", "P", "0.0035"
), X24 = c("P Err", "0.0177", "P Err", "0.0177", "P Err", "0.0177",
"P Err", "0.0177", "P Err", "0.0177"), X25 = c("S", "0.11", "S",
"0.11", "S", "0.11", "S", "0.11", "S", "0.11"), X26 = c("S Err",
"0.0195", "S Err", "0.0195", "S Err", "0.0195", "S Err", "0.0195",
"S Err", "0.0195"), X27 = c("Cl", "0", "Cl", "0", "Cl", "0",
"Cl", "0", "Cl", "0"), X28 = c("Cl Err", "0.0213", "Cl Err",
"0.0213", "Cl Err", "0.0213", "Cl Err", "0.0213", "Cl Err", "0.0213"
), X29 = c("K2O", "4.6562", "K2O", "4.6562", "K2O", "4.6562",
"K2O", "4.6562", "K2O", "4.6562"), X30 = c("K2O Err", "0.0516",
"K2O Err", "0.0516", "K2O Err", "0.0516", "K2O Err", "0.0516",
"K2O Err", "0.0516"), X31 = c("Ca", "0.6011", "Ca", "0.6011",
"Ca", "0.6011", "Ca", "0.6011", "Ca", "0.6011"), X32 = c("Ca Err",
"0.0136", "Ca Err", "0.0136", "Ca Err", "0.0136", "Ca Err", "0.0136",
"Ca Err", "0.0136"), X33 = c("Ti", "0.1598", "Ti", "0.1598",
"Ti", "0.1598", "Ti", "0.1598", "Ti", "0.1598"), X34 = c("Ti Err",
"0.0177", "Ti Err", "0.0177", "Ti Err", "0.0177", "Ti Err", "0.0177",
"Ti Err", "0.0177"), X35 = c("V", "0.0064", "V", "0.0064", "V",
"0.0064", "V", "0.0064", "V", "0.0064"), X36 = c("V Err", "0.0088",
"V Err", "0.0088", "V Err", "0.0088", "V Err", "0.0088", "V Err",
"0.0088"), X37 = c("Cr", "0.0042", "Cr", "0.0042", "Cr", "0.0042",
"Cr", "0.0042", "Cr", "0.0042"), X38 = c("Cr Err", "0.0033",
"Cr Err", "0.0033", "Cr Err", "0.0033", "Cr Err", "0.0033", "Cr Err",
"0.0033"), X39 = c("Mn", "0.0976", "Mn", "0.0976", "Mn", "0.0976",
"Mn", "0.0976", "Mn", "0.0976"), X40 = c("Mn Err", "0.0063",
"Mn Err", "0.0063", "Mn Err", "0.0063", "Mn Err", "0.0063", "Mn Err",
"0.0063"), X41 = c("Fe", "1.5828", "Fe", "1.5828", "Fe", "1.5828",
"Fe", "1.5828", "Fe", "1.5828"), X42 = c("Fe Err", "0.0186",
"Fe Err", "0.0186", "Fe Err", "0.0186", "Fe Err", "0.0186", "Fe Err",
"0.0186"), X43 = c("Co", "0.0042", "Co", "0.0042", "Co", "0.0042",
"Co", "0.0042", "Co", "0.0042"), X44 = c("Co Err", "0.0032",
"Co Err", "0.0032", "Co Err", "0.0032", "Co Err", "0.0032", "Co Err",
"0.0032"), X45 = c("Ni", "0.0052", "Ni", "0.0052", "Ni", "0.0052",
"Ni", "0.0052", "Ni", "0.0052"), X46 = c("Ni Err", "0.0012",
"Ni Err", "0.0012", "Ni Err", "0.0012", "Ni Err", "0.0012", "Ni Err",
"0.0012"), X47 = c("Cu", "0.0218", "Cu", "0.0218", "Cu", "0.0218",
"Cu", "0.0218", "Cu", "0.0218"), X48 = c("Cu Err", "0.0015",
"Cu Err", "0.0015", "Cu Err", "0.0015", "Cu Err", "0.0015", "Cu Err",
"0.0015"), X49 = c("Zn", "0.0709", "Zn", "0.0709", "Zn", "0.0709",
"Zn", "0.0709", "Zn", "0.0709"), X50 = c("Zn Err", "0.0024",
"Zn Err", "0.0024", "Zn Err", "0.0024", "Zn Err", "0.0024", "Zn Err",
"0.0024"), X51 = c("Ga", "0.0006", "Ga", "0.0006", "Ga", "0.0006",
"Ga", "0.0006", "Ga", "0.0006"), X52 = c("Ga Err", "0.0009",
"Ga Err", "0.0009", "Ga Err", "0.0009", "Ga Err", "0.0009", "Ga Err",
"0.0009"), X53 = c("As", "0.0041", "As", "0.0041", "As", "0.0041",
"As", "0.0041", "As", "0.0041"), X54 = c("As Err", "0.0019",
"As Err", "0.0019", "As Err", "0.0019", "As Err", "0.0019", "As Err",
"0.0019"), X55 = c("Se", "0.0001", "Se", "0.0001", "Se", "0.0001",
"Se", "0.0001", "Se", "0.0001"), X56 = c("Se Err", "0.0002",
"Se Err", "0.0002", "Se Err", "0.0002", "Se Err", "0.0002", "Se Err",
"0.0002"), X57 = c("Rb", "0.0147", "Rb", "0.0147", "Rb", "0.0147",
"Rb", "0.0147", "Rb", "0.0147"), X58 = c("Rb Err", "0.0008",
"Rb Err", "0.0008", "Rb Err", "0.0008", "Rb Err", "0.0008", "Rb Err",
"0.0008"), X59 = c("Sr", "0.0138", "Sr", "0.0138", "Sr", "0.0138",
"Sr", "0.0138", "Sr", "0.0138"), X60 = c("Sr Err", "0.0007",
"Sr Err", "0.0007", "Sr Err", "0.0007", "Sr Err", "0.0007", "Sr Err",
"0.0007"), X61 = c("Y", "0.0032", "Y", "0.0032", "Y", "0.0032",
"Y", "0.0032", "Y", "0.0032"), X62 = c("Y Err", "0.0005", "Y Err",
"0.0005", "Y Err", "0.0005", "Y Err", "0.0005", "Y Err", "0.0005"
), X63 = c("Zr", "0.0277", "Zr", "0.0277", "Zr", "0.0277", "Zr",
"0.0277", "Zr", "0.0277"), X64 = c("Zr Err", "0.0011", "Zr Err",
"0.0011", "Zr Err", "0.0011", "Zr Err", "0.0011", "Zr Err", "0.0011"
), X65 = c("Nb", "0.002", "Nb", "0.002", "Nb", "0.002", "Nb",
"0.002", "Nb", "0.002"), X66 = c("Nb Err", "0.0005", "Nb Err",
"0.0005", "Nb Err", "0.0005", "Nb Err", "0.0005", "Nb Err", "0.0005"
), X67 = c("Mo", "0", "Mo", "0", "Mo", "0", "Mo", "0", "Mo",
"0"), X68 = c("Mo Err", "0.0009", "Mo Err", "0.0009", "Mo Err",
"0.0009", "Mo Err", "0.0009", "Mo Err", "0.0009"), X69 = c("Cd",
"0", "Cd", "0", "Cd", "0", "Cd", "0", "Cd", "0"), X70 = c("Cd Err",
"0.0009", "Cd Err", "0.0009", "Cd Err", "0.0009", "Cd Err", "0.0009",
"Cd Err", "0.0009"), X71 = c("Sn", "0", "Sn", "0", "Sn", "0",
"Sn", "0", "Sn", "0"), X72 = c("Sn Err", "0.0054", "Sn Err",
"0.0054", "Sn Err", "0.0054", "Sn Err", "0.0054", "Sn Err", "0.0054"
), X73 = c("Sb", "0.0144", "Sb", "0.0144", "Sb", "0.0144", "Sb",
"0.0144", "Sb", "0.0144"), X74 = c("Sb Err", "0.0044", "Sb Err",
"0.0044", "Sb Err", "0.0044", "Sb Err", "0.0044", "Sb Err", "0.0044"
), X75 = c("Te", "0.0002", "Te", "0.0002", "Te", "0.0002", "Te",
"0.0002", "Te", "0.0002"), X76 = c("Te Err", "0.0005", "Te Err",
"0.0005", "Te Err", "0.0005", "Te Err", "0.0005", "Te Err", "0.0005"
), X77 = c("Ba", "0.1185", "Ba", "0.1185", "Ba", "0.1185", "Ba",
"0.1185", "Ba", "0.1185"), X78 = c("Ba Err", "0.0142", "Ba Err",
"0.0142", "Ba Err", "0.0142", "Ba Err", "0.0142", "Ba Err", "0.0142"
), X79 = c("La", "0", "La", "0", "La", "0", "La", "0", "La",
"0"), X80 = c("La Err", "0.0156", "La Err", "0.0156", "La Err",
"0.0156", "La Err", "0.0156", "La Err", "0.0156"), X81 = c("Ce",
"0.002", "Ce", "0.002", "Ce", "0.002", "Ce", "0.002", "Ce", "0.002"
), X82 = c("Ce Err", "0.022", "Ce Err", "0.022", "Ce Err", "0.022",
"Ce Err", "0.022", "Ce Err", "0.022"), X83 = c("Hf", "0", "Hf",
"0", "Hf", "0", "Hf", "0", "Hf", "0"), X84 = c("Hf Err", "0.0026",
"Hf Err", "0.0026", "Hf Err", "0.0026", "Hf Err", "0.0026", "Hf Err",
"0.0026"), X85 = c("Ta", "0", "Ta", "0", "Ta", "0", "Ta", "0",
"Ta", "0"), X86 = c("Ta Err", "0.0021", "Ta Err", "0.0021", "Ta Err",
"0.0021", "Ta Err", "0.0021", "Ta Err", "0.0021"), X87 = c("W",
"0", "W", "0", "W", "0", "W", "0", "W", "0"), X88 = c("W Err",
"0.0073", "W Err", "0.0073", "W Err", "0.0073", "W Err", "0.0073",
"W Err", "0.0073"), X89 = c("Pt", "0", "Pt", "0", "Pt", "0",
"Pt", "0", "Pt", "0"), X90 = c("Pt Err", "0.0014", "Pt Err",
"0.0014", "Pt Err", "0.0014", "Pt Err", "0.0014", "Pt Err", "0.0014"
), X91 = c("Hg", "0.0002", "Hg", "0.0002", "Bi", "0.0001", "Hg",
"0.0002", "Hg", "0.0002"), X92 = c("Hg Err", "0.0008", "Hg Err",
"0.0008", "Bi Err", "0.0012", "Hg Err", "0.0008", "Hg Err", "0.0008"
), X93 = c("Tl", "0", "Tl", "0", "Th", "0.0005", "Tl", "0", "Tl",
"0"), X94 = c("Tl Err", "0.0023", "Tl Err", "0.0023", "Th Err",
"0.0012", "Tl Err", "0.0023", "Tl Err", "0.0023"), X95 = c("Pb",
"0.0834", "Pb", "0.0834", "U", "0", "Pb", "0.0834", "Pb", "0.0834"
), X96 = c("Pb Err", "0.0034", "Pb Err", "0.0034", "U Err", "0.0035",
"Pb Err", "0.0034", "Pb Err", "0.0034"), X97 = c("Bi", "0.0001",
"Bi", "0.0001", "Cal Check", "Passed", "Th", "0.0005", "Bi",
"0.0001"), X98 = c("Bi Err", "0.0012", "Bi Err", "0.0012", NA,
NA, "Th Err", "0.0012", "Bi Err", "0"), X99 = c("Th", "0.0005",
"Cal Check", "Passed", NA, NA, "U", "0", "Th", "0.0005"), X100 = c("Th Err",
"0.0012", NA, NA, NA, NA, "U Err", "0.0035", "Th Err", "0.0012"
), X101 = c("U", "0", NA, NA, NA, NA, "Cal Check", "Passed",
"U", "0"), X102 = c("U Err", "0.0035", NA, NA, NA, NA, NA, NA,
"U Err", "0.0035"), X103 = c("Cal Check", "Passed", NA, NA, NA,
NA, NA, NA, "Cal Check", "Passed")), class = c("tbl_df", "tbl",
"data.frame"), row.names = c(NA, -10L))
您会注意到每个测量值都有不同数量的列，这增加了复杂性...另外，我想去掉任何以 "Err" 结尾的列，例如"Br Err"。请注意，我故意重复值只是为了能够有足够的数据来解释我的问题。我正计划创建一个功能，所以我尝试了
sample_data <- read_csv("sample_data.csv", col_names = FALSE)
然后
df_1<- sample_data%>%slice(1:2)%>%
janitor::row_to_names(1)%>%
select(-ends_with("Err"))
对于前两行，前面的行给出了错误
Error: Columns 100, 101, 102, 103 cannot have NA as name
当我尝试时
df_2<- sample_data%>%
slice(3:4)%>%
janitor::row_to_names(1)%>%
select(-ends_with("Err"))
可能是由于数据的方式 read-in。
最后我想要的是使用`bind_rows() 来组合一切
使用的包
library(janitor)
library(tidyverse)
library(readxl)
library(lubridate)
我认为这符合您的要求。以两两的方式计算你的行，所以每一对代表一个观察结果，其中第 1 行是度量，第 2 行是值。然后拆分。
library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
by_pair <- dat %>%
mutate(obvs = ceiling(seq_along(X1) / 2)) %>%
split(.$obvs)
by_pair[[2]]
#> # A tibble: 2 x 104
#> X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 File # Date… Oper… Name ID Samp… Proj… Appl… Meth… Elap… Allo… Matc… Allo…
#> 2 77 3/8/… Supe… <NA> 0 Loca… XRF … GeoE… Oxid… 0 <NA> 0 <NA>
# ... truncated
我将拆分的 tibbles 转换回基础 data.frame 对象，以便对单个行进行子集化会得到一个向量——这样可以更容易地根据相应名称为 NA 来对值进行子集化。删除测量值以 "Err," 结尾的行，然后确保每个观察结果都有完整的测量值集 complete，在未进行测量的地方填写 NA。然后重塑回宽。
by_pair %>%
map(select, -obvs) %>%
map(as.data.frame) %>%
map_dfr(function(df) {
df_names <- df[1, ]
df_vals <- df[2, ][!is.na(df_names)]
tibble(measure = df_names[!is.na(df_names)], value = df_vals)
}, .id = "obvs") %>%
filter(!grepl("\bErr$", measure)) %>%
mutate(measure = forcats::as_factor(measure)) %>%
complete(obvs, measure) %>%
pivot_wider(names_from = measure)
#> # A tibble: 5 x 61
#> obvs `File #` DateTime Operator Name ID Sample Project Application Method
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 76 3/8/202… Supervi… <NA> 0 Local… XRF DA… GeoExplora… Oxide…
#> 2 2 77 3/8/20 … Supervi… <NA> 0 Local… XRF DA… GeoExplora… Oxide…
#> 3 3 78 3/8/202… Supervi… <NA> 0 Local… XRF DA… GeoExplora… Oxide…
#> 4 4 79 3/8/202… Supervi… <NA> 0 Local… XRF DA… GeoExplora… Oxide…
#> 5 5 80 3/8/202… Supervi… <NA> 0 Local… XRF DA… GeoExplora… Oxide…
#> # … with 51 more variables: ElapsedTime <chr>, `Alloy 1` <chr>, `Match Qual
#> # 1` <chr>, `Alloy 2` <chr>, `Match Qual 2` <chr>, `Alloy 3` <chr>, `Match
#> # Qual 3` <chr>, MgO <chr>, Al2O3 <chr>, SiO2 <chr>, P <chr>, S <chr>,
#> # Cl <chr>, K2O <chr>, Ca <chr>, Ti <chr>, V <chr>, Cr <chr>, Mn <chr>,
#> # Fe <chr>, Co <chr>, Ni <chr>, Cu <chr>, Zn <chr>, Ga <chr>, As <chr>,
#> # Se <chr>, Rb <chr>, Sr <chr>, Y <chr>, Zr <chr>, Nb <chr>, Mo <chr>,
#> # Cd <chr>, Sn <chr>, Sb <chr>, Te <chr>, Ba <chr>, La <chr>, Ce <chr>,
#> # Hf <chr>, Ta <chr>, W <chr>, Pt <chr>, Hg <chr>, Tl <chr>, Pb <chr>,
#> # Bi <chr>, Th <chr>, U <chr>, `Cal Check` <chr>
我有一个非常大的数据集，我用重复的、不相等的 headers 在仪器上测量。我试图首先对每两行进行子集化，即 header 和数据，然后使用 tidyverse 包中的 bind_row() 重新组合。我看过 use-first-row-data-as-column-names-in-r 之类的问题，它与我想做的完全不同。
这是我的示例数据的输入
structure(list(X1 = c("File #", "76", "File #", "77", "File #",
"78", "File #", "79", "File #", "80"), X2 = c("DateTime", "3/8/2020 18:08",
"DateTime", "3/8/20 18:08", "DateTime", "3/8/2020 18:08", "DateTime",
"3/8/2020 18:08", "DateTime", "3/8/2020 18:08"), X3 = c("Operator",
"Supervisor", "Operator", "Supervisor", "Operator", "Supervisor",
"Operator", "Supervisor", "Operator", "Supervisor"), X4 = c("Name",
NA, "Name", NA, "Name", NA, "Name", NA, "Name", NA), X5 = c("ID",
"0", "ID", "0", "ID", "0", "ID", "0", "ID", "0"), X6 = c("Sample",
"Local 2", "Sample", "Local 2", "Sample", "Local 2", "Sample",
"Local 2", "Sample", "Local 2"), X7 = c("Project", "XRF DATA",
"Project", "XRF DATA", "Project", "XRF DATA", "Project", "XRF DATA",
"Project", "XRF DATA"), X8 = c("Application", "GeoExploration",
"Application", "GeoExploration", "Application", "GeoExploration",
"Application", "GeoExploration", "Application", "GeoExploration"
), X9 = c("Method", "Oxide3phase", "Method", "Oxide3phase", "Method",
"Oxide3phase", "Method", "Oxide3phase", "Method", "Oxide3phase"
), X10 = c("ElapsedTime", "0", "ElapsedTime", "0", "ElapsedTime",
"0", "ElapsedTime", "0", "ElapsedTime", "0"), X11 = c("Alloy 1",
NA, "Alloy 1", NA, "Alloy 1", NA, "Alloy 1", NA, "Alloy 1", NA
), X12 = c("Match Qual 1", "0", "Match Qual 1", "0", "Match Qual 1",
"0", "Match Qual 1", "0", "Match Qual 1", "0"), X13 = c("Alloy 2",
NA, "Alloy 2", NA, "Alloy 2", NA, "Alloy 2", NA, "Alloy 2", NA
), X14 = c("Match Qual 2", "0", "Match Qual 2", "0", "Match Qual 2",
"0", "Match Qual 2", "0", "Match Qual 2", "0"), X15 = c("Alloy 3",
NA, "Alloy 3", NA, "Alloy 3", NA, "Alloy 3", NA, "Alloy 3", NA
), X16 = c("Match Qual 3", "0", "Match Qual 3", "0", "Match Qual 3",
"0", "Match Qual 3", "0", "Match Qual 3", "0"), X17 = c("MgO",
"0.6579", "MgO", "0.6579", "MgO", "0.6579", "MgO", "0.6579",
"MgO", "0.6579"), X18 = c("MgO Err", "0.7778", "MgO Err", "0.7778",
"MgO Err", "0.7778", "MgO Err", "0.7778", "MgO Err", "0.7778"
), X19 = c("Al2O3", "11.1503", "Al2O3", "11.1503", "Al2O3", "11.1503",
"Al2O3", "11.1503", "Al2O3", "11.1503"), X20 = c("Al2O3 Err",
"0.5363", "Al2O3 Err", "0.5363", "Al2O3 Err", "0.5363", "Al2O3 Err",
"0.5363", "Al2O3 Err", "0.5363"), X21 = c("SiO2", "67.523", "SiO2",
"67.523", "SiO2", "67.523", "SiO2", "67.523", "SiO2", "67.523"
), X22 = c("SiO2 Err", "0.8529", "SiO2 Err", "0.8529", "SiO2 Err",
"0.8529", "SiO2 Err", "0.8529", "SiO2 Err", "0.8529"), X23 = c("P",
"0.0035", "P", "0.0035", "P", "0.0035", "P", "0.0035", "P", "0.0035"
), X24 = c("P Err", "0.0177", "P Err", "0.0177", "P Err", "0.0177",
"P Err", "0.0177", "P Err", "0.0177"), X25 = c("S", "0.11", "S",
"0.11", "S", "0.11", "S", "0.11", "S", "0.11"), X26 = c("S Err",
"0.0195", "S Err", "0.0195", "S Err", "0.0195", "S Err", "0.0195",
"S Err", "0.0195"), X27 = c("Cl", "0", "Cl", "0", "Cl", "0",
"Cl", "0", "Cl", "0"), X28 = c("Cl Err", "0.0213", "Cl Err",
"0.0213", "Cl Err", "0.0213", "Cl Err", "0.0213", "Cl Err", "0.0213"
), X29 = c("K2O", "4.6562", "K2O", "4.6562", "K2O", "4.6562",
"K2O", "4.6562", "K2O", "4.6562"), X30 = c("K2O Err", "0.0516",
"K2O Err", "0.0516", "K2O Err", "0.0516", "K2O Err", "0.0516",
"K2O Err", "0.0516"), X31 = c("Ca", "0.6011", "Ca", "0.6011",
"Ca", "0.6011", "Ca", "0.6011", "Ca", "0.6011"), X32 = c("Ca Err",
"0.0136", "Ca Err", "0.0136", "Ca Err", "0.0136", "Ca Err", "0.0136",
"Ca Err", "0.0136"), X33 = c("Ti", "0.1598", "Ti", "0.1598",
"Ti", "0.1598", "Ti", "0.1598", "Ti", "0.1598"), X34 = c("Ti Err",
"0.0177", "Ti Err", "0.0177", "Ti Err", "0.0177", "Ti Err", "0.0177",
"Ti Err", "0.0177"), X35 = c("V", "0.0064", "V", "0.0064", "V",
"0.0064", "V", "0.0064", "V", "0.0064"), X36 = c("V Err", "0.0088",
"V Err", "0.0088", "V Err", "0.0088", "V Err", "0.0088", "V Err",
"0.0088"), X37 = c("Cr", "0.0042", "Cr", "0.0042", "Cr", "0.0042",
"Cr", "0.0042", "Cr", "0.0042"), X38 = c("Cr Err", "0.0033",
"Cr Err", "0.0033", "Cr Err", "0.0033", "Cr Err", "0.0033", "Cr Err",
"0.0033"), X39 = c("Mn", "0.0976", "Mn", "0.0976", "Mn", "0.0976",
"Mn", "0.0976", "Mn", "0.0976"), X40 = c("Mn Err", "0.0063",
"Mn Err", "0.0063", "Mn Err", "0.0063", "Mn Err", "0.0063", "Mn Err",
"0.0063"), X41 = c("Fe", "1.5828", "Fe", "1.5828", "Fe", "1.5828",
"Fe", "1.5828", "Fe", "1.5828"), X42 = c("Fe Err", "0.0186",
"Fe Err", "0.0186", "Fe Err", "0.0186", "Fe Err", "0.0186", "Fe Err",
"0.0186"), X43 = c("Co", "0.0042", "Co", "0.0042", "Co", "0.0042",
"Co", "0.0042", "Co", "0.0042"), X44 = c("Co Err", "0.0032",
"Co Err", "0.0032", "Co Err", "0.0032", "Co Err", "0.0032", "Co Err",
"0.0032"), X45 = c("Ni", "0.0052", "Ni", "0.0052", "Ni", "0.0052",
"Ni", "0.0052", "Ni", "0.0052"), X46 = c("Ni Err", "0.0012",
"Ni Err", "0.0012", "Ni Err", "0.0012", "Ni Err", "0.0012", "Ni Err",
"0.0012"), X47 = c("Cu", "0.0218", "Cu", "0.0218", "Cu", "0.0218",
"Cu", "0.0218", "Cu", "0.0218"), X48 = c("Cu Err", "0.0015",
"Cu Err", "0.0015", "Cu Err", "0.0015", "Cu Err", "0.0015", "Cu Err",
"0.0015"), X49 = c("Zn", "0.0709", "Zn", "0.0709", "Zn", "0.0709",
"Zn", "0.0709", "Zn", "0.0709"), X50 = c("Zn Err", "0.0024",
"Zn Err", "0.0024", "Zn Err", "0.0024", "Zn Err", "0.0024", "Zn Err",
"0.0024"), X51 = c("Ga", "0.0006", "Ga", "0.0006", "Ga", "0.0006",
"Ga", "0.0006", "Ga", "0.0006"), X52 = c("Ga Err", "0.0009",
"Ga Err", "0.0009", "Ga Err", "0.0009", "Ga Err", "0.0009", "Ga Err",
"0.0009"), X53 = c("As", "0.0041", "As", "0.0041", "As", "0.0041",
"As", "0.0041", "As", "0.0041"), X54 = c("As Err", "0.0019",
"As Err", "0.0019", "As Err", "0.0019", "As Err", "0.0019", "As Err",
"0.0019"), X55 = c("Se", "0.0001", "Se", "0.0001", "Se", "0.0001",
"Se", "0.0001", "Se", "0.0001"), X56 = c("Se Err", "0.0002",
"Se Err", "0.0002", "Se Err", "0.0002", "Se Err", "0.0002", "Se Err",
"0.0002"), X57 = c("Rb", "0.0147", "Rb", "0.0147", "Rb", "0.0147",
"Rb", "0.0147", "Rb", "0.0147"), X58 = c("Rb Err", "0.0008",
"Rb Err", "0.0008", "Rb Err", "0.0008", "Rb Err", "0.0008", "Rb Err",
"0.0008"), X59 = c("Sr", "0.0138", "Sr", "0.0138", "Sr", "0.0138",
"Sr", "0.0138", "Sr", "0.0138"), X60 = c("Sr Err", "0.0007",
"Sr Err", "0.0007", "Sr Err", "0.0007", "Sr Err", "0.0007", "Sr Err",
"0.0007"), X61 = c("Y", "0.0032", "Y", "0.0032", "Y", "0.0032",
"Y", "0.0032", "Y", "0.0032"), X62 = c("Y Err", "0.0005", "Y Err",
"0.0005", "Y Err", "0.0005", "Y Err", "0.0005", "Y Err", "0.0005"
), X63 = c("Zr", "0.0277", "Zr", "0.0277", "Zr", "0.0277", "Zr",
"0.0277", "Zr", "0.0277"), X64 = c("Zr Err", "0.0011", "Zr Err",
"0.0011", "Zr Err", "0.0011", "Zr Err", "0.0011", "Zr Err", "0.0011"
), X65 = c("Nb", "0.002", "Nb", "0.002", "Nb", "0.002", "Nb",
"0.002", "Nb", "0.002"), X66 = c("Nb Err", "0.0005", "Nb Err",
"0.0005", "Nb Err", "0.0005", "Nb Err", "0.0005", "Nb Err", "0.0005"
), X67 = c("Mo", "0", "Mo", "0", "Mo", "0", "Mo", "0", "Mo",
"0"), X68 = c("Mo Err", "0.0009", "Mo Err", "0.0009", "Mo Err",
"0.0009", "Mo Err", "0.0009", "Mo Err", "0.0009"), X69 = c("Cd",
"0", "Cd", "0", "Cd", "0", "Cd", "0", "Cd", "0"), X70 = c("Cd Err",
"0.0009", "Cd Err", "0.0009", "Cd Err", "0.0009", "Cd Err", "0.0009",
"Cd Err", "0.0009"), X71 = c("Sn", "0", "Sn", "0", "Sn", "0",
"Sn", "0", "Sn", "0"), X72 = c("Sn Err", "0.0054", "Sn Err",
"0.0054", "Sn Err", "0.0054", "Sn Err", "0.0054", "Sn Err", "0.0054"
), X73 = c("Sb", "0.0144", "Sb", "0.0144", "Sb", "0.0144", "Sb",
"0.0144", "Sb", "0.0144"), X74 = c("Sb Err", "0.0044", "Sb Err",
"0.0044", "Sb Err", "0.0044", "Sb Err", "0.0044", "Sb Err", "0.0044"
), X75 = c("Te", "0.0002", "Te", "0.0002", "Te", "0.0002", "Te",
"0.0002", "Te", "0.0002"), X76 = c("Te Err", "0.0005", "Te Err",
"0.0005", "Te Err", "0.0005", "Te Err", "0.0005", "Te Err", "0.0005"
), X77 = c("Ba", "0.1185", "Ba", "0.1185", "Ba", "0.1185", "Ba",
"0.1185", "Ba", "0.1185"), X78 = c("Ba Err", "0.0142", "Ba Err",
"0.0142", "Ba Err", "0.0142", "Ba Err", "0.0142", "Ba Err", "0.0142"
), X79 = c("La", "0", "La", "0", "La", "0", "La", "0", "La",
"0"), X80 = c("La Err", "0.0156", "La Err", "0.0156", "La Err",
"0.0156", "La Err", "0.0156", "La Err", "0.0156"), X81 = c("Ce",
"0.002", "Ce", "0.002", "Ce", "0.002", "Ce", "0.002", "Ce", "0.002"
), X82 = c("Ce Err", "0.022", "Ce Err", "0.022", "Ce Err", "0.022",
"Ce Err", "0.022", "Ce Err", "0.022"), X83 = c("Hf", "0", "Hf",
"0", "Hf", "0", "Hf", "0", "Hf", "0"), X84 = c("Hf Err", "0.0026",
"Hf Err", "0.0026", "Hf Err", "0.0026", "Hf Err", "0.0026", "Hf Err",
"0.0026"), X85 = c("Ta", "0", "Ta", "0", "Ta", "0", "Ta", "0",
"Ta", "0"), X86 = c("Ta Err", "0.0021", "Ta Err", "0.0021", "Ta Err",
"0.0021", "Ta Err", "0.0021", "Ta Err", "0.0021"), X87 = c("W",
"0", "W", "0", "W", "0", "W", "0", "W", "0"), X88 = c("W Err",
"0.0073", "W Err", "0.0073", "W Err", "0.0073", "W Err", "0.0073",
"W Err", "0.0073"), X89 = c("Pt", "0", "Pt", "0", "Pt", "0",
"Pt", "0", "Pt", "0"), X90 = c("Pt Err", "0.0014", "Pt Err",
"0.0014", "Pt Err", "0.0014", "Pt Err", "0.0014", "Pt Err", "0.0014"
), X91 = c("Hg", "0.0002", "Hg", "0.0002", "Bi", "0.0001", "Hg",
"0.0002", "Hg", "0.0002"), X92 = c("Hg Err", "0.0008", "Hg Err",
"0.0008", "Bi Err", "0.0012", "Hg Err", "0.0008", "Hg Err", "0.0008"
), X93 = c("Tl", "0", "Tl", "0", "Th", "0.0005", "Tl", "0", "Tl",
"0"), X94 = c("Tl Err", "0.0023", "Tl Err", "0.0023", "Th Err",
"0.0012", "Tl Err", "0.0023", "Tl Err", "0.0023"), X95 = c("Pb",
"0.0834", "Pb", "0.0834", "U", "0", "Pb", "0.0834", "Pb", "0.0834"
), X96 = c("Pb Err", "0.0034", "Pb Err", "0.0034", "U Err", "0.0035",
"Pb Err", "0.0034", "Pb Err", "0.0034"), X97 = c("Bi", "0.0001",
"Bi", "0.0001", "Cal Check", "Passed", "Th", "0.0005", "Bi",
"0.0001"), X98 = c("Bi Err", "0.0012", "Bi Err", "0.0012", NA,
NA, "Th Err", "0.0012", "Bi Err", "0"), X99 = c("Th", "0.0005",
"Cal Check", "Passed", NA, NA, "U", "0", "Th", "0.0005"), X100 = c("Th Err",
"0.0012", NA, NA, NA, NA, "U Err", "0.0035", "Th Err", "0.0012"
), X101 = c("U", "0", NA, NA, NA, NA, "Cal Check", "Passed",
"U", "0"), X102 = c("U Err", "0.0035", NA, NA, NA, NA, NA, NA,
"U Err", "0.0035"), X103 = c("Cal Check", "Passed", NA, NA, NA,
NA, NA, NA, "Cal Check", "Passed")), class = c("tbl_df", "tbl",
"data.frame"), row.names = c(NA, -10L))
您会注意到每个测量值都有不同数量的列，这增加了复杂性...另外，我想去掉任何以 "Err" 结尾的列，例如"Br Err"。请注意，我故意重复值只是为了能够有足够的数据来解释我的问题。我正计划创建一个功能，所以我尝试了
sample_data <- read_csv("sample_data.csv", col_names = FALSE)
然后
df_1<- sample_data%>%slice(1:2)%>%
janitor::row_to_names(1)%>%
select(-ends_with("Err"))
对于前两行，前面的行给出了错误
Error: Columns
100,101,102,103cannot have NA as name
当我尝试时
df_2<- sample_data%>%
slice(3:4)%>%
janitor::row_to_names(1)%>%
select(-ends_with("Err"))
可能是由于数据的方式 read-in。
最后我想要的是使用`bind_rows() 来组合一切
使用的包
library(janitor)
library(tidyverse)
library(readxl)
library(lubridate)
我认为这符合您的要求。以两两的方式计算你的行，所以每一对代表一个观察结果，其中第 1 行是度量，第 2 行是值。然后拆分。
library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
by_pair <- dat %>%
mutate(obvs = ceiling(seq_along(X1) / 2)) %>%
split(.$obvs)
by_pair[[2]]
#> # A tibble: 2 x 104
#> X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 File # Date… Oper… Name ID Samp… Proj… Appl… Meth… Elap… Allo… Matc… Allo…
#> 2 77 3/8/… Supe… <NA> 0 Loca… XRF … GeoE… Oxid… 0 <NA> 0 <NA>
# ... truncated
我将拆分的 tibbles 转换回基础 data.frame 对象，以便对单个行进行子集化会得到一个向量——这样可以更容易地根据相应名称为 NA 来对值进行子集化。删除测量值以 "Err," 结尾的行，然后确保每个观察结果都有完整的测量值集 complete，在未进行测量的地方填写 NA。然后重塑回宽。
by_pair %>%
map(select, -obvs) %>%
map(as.data.frame) %>%
map_dfr(function(df) {
df_names <- df[1, ]
df_vals <- df[2, ][!is.na(df_names)]
tibble(measure = df_names[!is.na(df_names)], value = df_vals)
}, .id = "obvs") %>%
filter(!grepl("\bErr$", measure)) %>%
mutate(measure = forcats::as_factor(measure)) %>%
complete(obvs, measure) %>%
pivot_wider(names_from = measure)
#> # A tibble: 5 x 61
#> obvs `File #` DateTime Operator Name ID Sample Project Application Method
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 76 3/8/202… Supervi… <NA> 0 Local… XRF DA… GeoExplora… Oxide…
#> 2 2 77 3/8/20 … Supervi… <NA> 0 Local… XRF DA… GeoExplora… Oxide…
#> 3 3 78 3/8/202… Supervi… <NA> 0 Local… XRF DA… GeoExplora… Oxide…
#> 4 4 79 3/8/202… Supervi… <NA> 0 Local… XRF DA… GeoExplora… Oxide…
#> 5 5 80 3/8/202… Supervi… <NA> 0 Local… XRF DA… GeoExplora… Oxide…
#> # … with 51 more variables: ElapsedTime <chr>, `Alloy 1` <chr>, `Match Qual
#> # 1` <chr>, `Alloy 2` <chr>, `Match Qual 2` <chr>, `Alloy 3` <chr>, `Match
#> # Qual 3` <chr>, MgO <chr>, Al2O3 <chr>, SiO2 <chr>, P <chr>, S <chr>,
#> # Cl <chr>, K2O <chr>, Ca <chr>, Ti <chr>, V <chr>, Cr <chr>, Mn <chr>,
#> # Fe <chr>, Co <chr>, Ni <chr>, Cu <chr>, Zn <chr>, Ga <chr>, As <chr>,
#> # Se <chr>, Rb <chr>, Sr <chr>, Y <chr>, Zr <chr>, Nb <chr>, Mo <chr>,
#> # Cd <chr>, Sn <chr>, Sb <chr>, Te <chr>, Ba <chr>, La <chr>, Ce <chr>,
#> # Hf <chr>, Ta <chr>, W <chr>, Pt <chr>, Hg <chr>, Tl <chr>, Pb <chr>,
#> # Bi <chr>, Th <chr>, U <chr>, `Cal Check` <chr>