如何在 R 中将数据转换为事务格式
How to convert data into transactional format in R
我有以下数据集,我想将其转换为交易格式。
sample_data<-data.frame(id=c(452,125,288,496,785,328,712,647),a=c(5,8,7,9,0,0,4,0),b=c(0,7,8,9,3,6,0,0),c=c(7,8,9,0,0,0,0,7),d=c(8,7,5,0,0,0,0,7))
sample_data
sample_data
id a b c d
452 5 0 7 8
125 8 7 8 7
288 7 8 9 5
496 9 9 0 0
785 0 3 0 0
328 0 6 0 0
712 4 0 0 0
647 0 0 7 7
期望的输出如下:
id item
452 a c d
125 a b c d
288 a b c d
496 a b
785 b
328 b
712 a
647 c d
如何在 R 中实现这一点?
有更简单的方法吗?
我们可以用apply
遍历行,得到数值列的值不为0的数据的names
,和paste
在一起,然后cbind
与数据的第一列
cbind(sample_data[1], item = apply(sample_data[-1], 1,
function(x) paste(names(x)[x != 0], collapse = ' ')))
-输出
# id item
#1 452 a c d
#2 125 a b c d
#3 288 a b c d
#4 496 a b
#5 785 b
#6 328 b
#7 712 a
#8 647 c d
这是使用 pivot_longer
、filter
和 summarize
的 tidyverse
解决方案。
library(dplyr)
library(stringr)
library(tidyr)
sample_data %>%
pivot_longer(a:d, names_to = "item") %>%
filter(value != 0) %>%
group_by(id) %>%
summarize(item = str_c(item, collapse = " "))
# A tibble: 8 x 2
id item
<dbl> <chr>
1 125 a b c d
2 288 a b c d
3 328 b
4 452 a c d
5 496 a b
6 647 c d
7 712 a
8 785 b
我有以下数据集,我想将其转换为交易格式。
sample_data<-data.frame(id=c(452,125,288,496,785,328,712,647),a=c(5,8,7,9,0,0,4,0),b=c(0,7,8,9,3,6,0,0),c=c(7,8,9,0,0,0,0,7),d=c(8,7,5,0,0,0,0,7))
sample_data
sample_data
id a b c d
452 5 0 7 8
125 8 7 8 7
288 7 8 9 5
496 9 9 0 0
785 0 3 0 0
328 0 6 0 0
712 4 0 0 0
647 0 0 7 7
期望的输出如下:
id item
452 a c d
125 a b c d
288 a b c d
496 a b
785 b
328 b
712 a
647 c d
如何在 R 中实现这一点?
有更简单的方法吗?
我们可以用apply
遍历行,得到数值列的值不为0的数据的names
,和paste
在一起,然后cbind
与数据的第一列
cbind(sample_data[1], item = apply(sample_data[-1], 1,
function(x) paste(names(x)[x != 0], collapse = ' ')))
-输出
# id item
#1 452 a c d
#2 125 a b c d
#3 288 a b c d
#4 496 a b
#5 785 b
#6 328 b
#7 712 a
#8 647 c d
这是使用 pivot_longer
、filter
和 summarize
的 tidyverse
解决方案。
library(dplyr)
library(stringr)
library(tidyr)
sample_data %>%
pivot_longer(a:d, names_to = "item") %>%
filter(value != 0) %>%
group_by(id) %>%
summarize(item = str_c(item, collapse = " "))
# A tibble: 8 x 2
id item
<dbl> <chr>
1 125 a b c d
2 288 a b c d
3 328 b
4 452 a c d
5 496 a b
6 647 c d
7 712 a
8 785 b