使用 r 中的条件将列转换为行

Question

我正在尝试通过考虑不同的值将两列合并为一列，如果有的话，将它们放在另一行中。这是我的数据集的样子。

df <- data.frame(
  id = c(1,2,3),
  role = c("A","B","C"),
  grade.1 = c(3,4,5),
  state.1 = c(1,NA,1),
  grade.2 = c(4,4,5),
  state.2 = c(1,1,NA),
  grade.3 = c(3,4,5),
  state.3 = c(1,1,NA))

> df
  id role grade.1 state.1 grade.2 state.2 grade.3 state.3
1  1    A       3       1       4       1       3       1
2  2    B       4      NA       4       1       4       1
3  3    C       5       1       5      NA       5      NA

我需要将这些 grade.1、grade.2 和 grade.3 列合并为一个 Grade 列。我尝试了 coalesce 但它丢失了 id=1 信息，因为它在 grade. 列中有两个等级。另外，state. 映射也不起作用。

df <- df %>%
  mutate(Grade = coalesce(grade.1, grade.2, grade.3))

> df
  id role grade.1 state.1 grade.2 state.2 grade.3 state.3 Grade
1  1    A       3       1       4       1       3       1     3
2  2    B       4      NA       4       1       4       1     4
3  3    C       5       1       5      NA       5      NA     5

我想要的是为 id=1 添加另一行，并通过添加二年级来放置第二行。我的预期数据集是：

> df.2
  id role Grade state.1 state.2 state.3
1  1    A     3       1      NA       1
2  1    A     4      NA       1      NA
3  2    B     4      NA       1       1
4  3    C     5       1      NA      NA

所以当一个id有多个等级时，它需要放在不同的行中，state.映射应该基于那个等级。有任何想法吗？谢谢！

Answer 1

一种方法-

获取长格式数据。
对于每个 id，将 NA 添加到 state 中除当前列号之外的每个值。
对于 grade 列中的每个唯一值，获取非 NA 值。

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  pivot_longer(cols = starts_with('grade'), 
               values_to = 'grade', names_to = NULL) %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(across(starts_with('state'), 
                ~replace(., -as.numeric(sub('state.', '', cur_column(), fixed = TRUE)), NA))) %>%
  group_by(id, role, grade) %>%
  summarise(across(starts_with('state'), ~.x[!is.na(.x)][1]), .groups = 'drop')

#     id role  grade state.1 state.2 state.3
#  <dbl> <chr> <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
#1     1 A         3       1      NA       1
#2     1 A         4      NA       1      NA
#3     2 B         4      NA       1       1
#4     3 C         5       1      NA      NA

Answer 2

我不确定这是否正是您要找的。或者如果这是最好的方法。但这是我目前所拥有的：

# read them in as 3 tables
df1 <- df[,.(id, role, grade = grade.1, state.1)]
df2 <- df[,.(id, role, grade = grade.2, state.2)]
df3 <- df[,.(id, role, grade = grade.3, state.3)]
# set the keys to do joins
setkey(df1, id, role, grade)
setkey(df2, id, role, grade)
setkey(df3, id, role, grade)
df_res <- rbind(
  df1[df2[df3]],
  df1[df3[df2]],
  df2[df3[df1]],
  df2[df1[df3]],
  df3[df1[df2]],
  df3[df2[df1]],
  fill = T
)
unique(df_res)[order(id)]
>    id role grade state.1 state.2 state.3
1:  1    A     3       1      NA       1
2:  1    A     4      NA       1      NA
3:  2    B     4      NA       1       1
4:  3    C     5       1      NA      NA

使用 r 中的条件将列转换为行

Transform columns to rows with a condition in r

transpose

r