如何合并元数据框中包含的数据框?
How do I merge dataframes contained in a meta dataframe?
我的小标题包含多个数据帧如下:
cntry
df
south_africa
8 variables
angola
8 variables
ghana
8 variables
每个sub-dataframe(即上述变量之一)如下:
date
growth
external_financing
2020-01-01
-1
0
2020-02-01
-1
1
2020-03-01
-2
1
如何合并所有数据框以包含与该分数相关的国家/地区的列?我想要如下结果(显然,还需要一些旋转):
date
country
metric
score
2020-01-01
south_africa
growth
0
2020-02-01
south_africa
growth
1
2020-03-01
south_africa
growth
1
2020-01-01
south_africa
external_financing
0
2020-02-01
south_africa
external_financing
1
2020-03-01
south_africa
external_financing
1
依此类推...所有数据都采用这种长格式。
您可以尝试使用 unnest
和 pivot_longer
-
library(dplyr)
library(tidyr)
data %>%
unnest(df) %>%
pivot_longer(cols = -c(cntry, date),
names_to = 'metric', values_to = 'score')
我的小标题包含多个数据帧如下:
cntry | df |
---|---|
south_africa | 8 variables |
angola | 8 variables |
ghana | 8 variables |
每个sub-dataframe(即上述变量之一)如下:
date | growth | external_financing |
---|---|---|
2020-01-01 | -1 | 0 |
2020-02-01 | -1 | 1 |
2020-03-01 | -2 | 1 |
如何合并所有数据框以包含与该分数相关的国家/地区的列?我想要如下结果(显然,还需要一些旋转):
date | country | metric | score |
---|---|---|---|
2020-01-01 | south_africa | growth | 0 |
2020-02-01 | south_africa | growth | 1 |
2020-03-01 | south_africa | growth | 1 |
2020-01-01 | south_africa | external_financing | 0 |
2020-02-01 | south_africa | external_financing | 1 |
2020-03-01 | south_africa | external_financing | 1 |
依此类推...所有数据都采用这种长格式。
您可以尝试使用 unnest
和 pivot_longer
-
library(dplyr)
library(tidyr)
data %>%
unnest(df) %>%
pivot_longer(cols = -c(cntry, date),
names_to = 'metric', values_to = 'score')