2017-04-06 1 views
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Mes données ressemble à ceci:

enter image description herepropagation avec des identificateurs en double (en utilisant tidyverse et%>%)

Je suis en train de la faire ressembler à ceci:

enter image description here

I aimerait le faire dans tidyverse en utilisant%>% - chaînage.

df <- 
structure(list(id = c(2L, 2L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L), start_end = structure(c(2L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("end", "start"), class = "factor"), 
    date = structure(c(6L, 7L, 3L, 8L, 9L, 10L, 11L), .Label = c("1979-01-03", 
    "1979-06-21", "1979-07-18", "1989-09-12", "1991-01-04", "1994-05-01", 
    "1996-11-04", "2005-02-01", "2009-09-17", "2010-10-01", "2012-10-06" 
    ), class = "factor")), .Names = c("id", "start_end", "date" 
), row.names = c(3L, 4L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L), class = "data.frame") 

Ce que j'ai essayé:

data.table::dcast(df, formula = id ~ start_end, value.var = "date", drop = FALSE) # does not work because it summarises the data 

tidyr::spread(df, start_end, date) # does not work because of duplicate values 


df$id2 <- 1:nrow(df) 
tidyr::spread(df, start_end, date) # does not work because the dataset now has too many rows. 

Ces questions ne répondent pas à ma question:

Using spread with duplicate identifiers for rows (parce qu'ils résument)

R: spread function on data frame with duplicates (parce qu'ils coller les valeurs ensemble)

Reshaping data in R with "login" "logout" times (parce que pas spécifiquement demandé/répondu en utilisant tidyverse et chaînage)

+0

'as.data.table (df) [, .id: = séquence (.N),. (id, start_end)] [, dcast (.SD, .id + id ~ début_fin, valeur.var = "date")] '? – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

+0

Utilisation de 'reshape2' et' dplyr': 'df%>% group_by (id, début_fin)%>% arranger (date)%>% mute (séquence = 1: n())%>% dcast (id + séquence ~ start_end, value = "date") '. – eipi10

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Nous pouvons utiliser tidyverse. Après regroupement par 'start_end', 'id', créer une colonne de séquence 'ind', puis spread de 'long' à 'large' le format

library(dplyr) 
library(tidyr) 
df %>% 
    group_by(start_end, id) %>% 
    mutate(ind = row_number()) %>% 
    spread(start_end, date) %>% 
    select(start, end) 
#  id  start  end 
#* <int>  <fctr>  <fctr> 
#1  2 1994-05-01 1996-11-04 
#2  4 1979-07-18   NA 
#3  5 2005-02-01 2009-09-17 
#4  5 2010-10-01 2012-10-06