转置数据和序列挖掘行中最常见的模式
转置数据和序列挖掘行中最常见的模式
提问于 2018-08-16 03:33:40
我有一个数据框，看起来像这样：
SFOpID Number MAGroupID
1 0032A00002cgs3XQAQ 1 99
2 0032A00002cgs3XQAQ 1 79
3 003F000001vyUGKIA2 2 8
4 0032A00002btWE6QAM 3 97
5 0032A00002btWE6QAM 3 86
6 0032A00002btWE6QAM 3 35我需要将其转置，使其看起来像这样：
SFOpID Number MAGroupID
1 0032A00002cgs3XQAQ 1 99 79
3 003F000001vyUGKIA2 2 8然后为五个最常见的序列生成计数，例如: 12个人(SFOpID)具有97 86 35序列，但只有4个人具有99 79序列。我认为使用arules包做如下操作可能是可能的：
x <- read_baskets(con = system.file("misc", "zaki.txt", package =
"arulesSequences"),
info = c("sequenceID","eventID","SIZE"))
as(x, "data.frame")目标是得到如下所示的输出：
items sequenceID eventID SIZE
1 {C,D} 1 10 2
2 {A,B,C} 1 15 3
3 {A,B,F} 1 20 3
4 {A,C,D,F} 1 25 4
5 {A,B,F} 2 15 3只是，对于项目，它将是类似于{99，79}或{97，86，35}的序列
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-08-16 06:49:04
您可以使用group_by和next将值收集到一个列表中。该列表可以转换为文本。下面是一个示例：
code <- read.csv("code.csv", stringsAsFactors = F)
library(dplyr)
output <- code[, 2:4]%>%
group_by(Number, MAGroupID) %>%
nest()
output$data <- as.character(output$data )页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51865236
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