如何展平来自 R 中另一个数据帧的数据帧变量

How to flatten dataframe variable from another dataframe in R

我有两个数据框。一个用作组定义(调色板)及其各自的部分(颜色)。其中一些将通过组合形成。另一方面,我有一个测试数据框,其中包含不同的组组合(非严格调色板),例如颜色 + 调色板。我想要一个最终数据框,所有非严格调色板及其各自的部分(颜色)。


# Definition dataframe ----

n = 3

Blues   = paste0('blue',  seq_len(n))
Greens  = paste0('green', seq_len(n))
Rainbow = c('red', 'Greens')

d_create = data.frame(
  group = c(
    rep(c('Blues', 'Greens'), each = n),
    rep('Rainbow', 2)
  ),
  piece = c(Blues, Greens, Rainbow)
)

d_create

#     group  piece
# 1   Blues  blue1
# 2   Blues  blue2
# 3   Blues  blue3
# 4  Greens green1
# 5  Greens green2
# 6  Greens green3
# 7 Rainbow    red
# 8 Rainbow Greens

# Test dataframe ----

Rainbow_plus = c('orange', 'Blues', 'Rainbow')

d_test = data.frame(
  group = c(
    rep('Blues',        length(Blues)),
    rep('Rainbow_plus', length(Rainbow_plus))
  ),
  piece = c(Blues, Rainbow_plus)
)

d_test

#          group   piece
# 1        Blues   blue1
# 2        Blues   blue2
# 3        Blues   blue3
# 4 Rainbow_plus  orange
# 5 Rainbow_plus   Blues
# 6 Rainbow_plus Rainbow

# Desired dataframe ----

d_desired = data.frame(
  group = c(
    rep('Blues', n),
    rep('Rainbow_plus', (2*n+2))
  ),
  piece = c(
    Blues,
    c('orange', Blues, 'red', Greens)
  )
)

d_desired

#           group  piece
# 1         Blues  blue1
# 2         Blues  blue2
# 3         Blues  blue3
# 4  Rainbow_plus orange
# 5  Rainbow_plus  blue1
# 6  Rainbow_plus  blue2
# 7  Rainbow_plus  blue3
# 8  Rainbow_plus    red
# 9  Rainbow_plus green1
# 10 Rainbow_plus green2
# 11 Rainbow_plus green3

已编辑:

我更改了数据框示例。现在,d_create 包括:

  1. “布鲁斯”one_depth_group
  2. “绿党”one_depth_group
  3. “彩虹”:(mix_group)简单+one_depth_group

在 d_test 期间,我们有:

  1. “蓝调”:one_depth_group
  2. "Rainbow_plus": 简单+one_depth_group+mix_group

请注意,redorange 是以前未定义的新颜色,因此它们保持不变。

我想我必须遍历 d_test$piece,并检查每个片段是否出现在 d_create$group 上。如果存在,则扩展到它们相应的和平。如果不是,保持不变。

lapply(d_test$piece, function(x) {
    check1 = x %in% d_create$group
    if (!check1) {
      x
    } else {
      lapply(d_test[d_test$group == x,]$piece, function(z){
        check2 = z %in% d_create$group
        if (!check2) {
          z
        } else {
          lapply(d_test[d_test$group == z, ]$piece, function(m){
            check3 = m %in% d_create$group
            if (!check3) {
              m
            } else {
              'infinite_loop'
            }
          })
        }
      })
    }

  })

但我不想写每一个可能的循环,因为在现实世界中,未来的扁平化工作是不可预测的。也许使用 while。一些帮助?谢谢

您可以编写一个 while 循环,在这种情况下-

  • 先把后缀为1df_test(transactiontable)的列名改成d_create(mastertable)对应的列名这样就可以开始循环,也可以定义结束点。
  • 在 while 循环的每次迭代中,left_join 您与主 table 的交易 table 以便您在交易 table 中获得一个额外的列以及相应的列层级(第一层中的第一层)。
  • 在那之后 coalesce 您的第一列交易 table(结果)与新创建的列。
  • 仅当主table没有更多值可匹配时,循环才会结束,即,如果创建的新列将仅包含相同的值而没有额外的值。

我希望我已经把逻辑说清楚了。

library(dplyr)

#rename one column of d_test
d_test <- d_test %>% rename(piece1 = piece)

#actual while loop
j = 1
while(any(d_test[,(paste0('piece',j))] %in% d_create$group)){
  d_test %>% left_join(d_create, by = c('piece1' = 'group')) %>%
    rename(!!paste0('piece', j +1) := piece) %>%
    mutate(piece1 = coalesce(get(paste0('piece', j+1)), piece1)) -> d_test
  j = j +1
}

#desired output
d_test %>% select(group, piece1)

          group piece1
1         Blues  blue1
2         Blues  blue2
3         Blues  blue3
4  Rainbow_plus orange
5  Rainbow_plus  blue1
6  Rainbow_plus  blue2
7  Rainbow_plus  blue3
8  Rainbow_plus    red
9  Rainbow_plus green1
10 Rainbow_plus green2
11 Rainbow_plus green3