将来自不同列和不同行的值粘贴到R中的新df中
将来自不同列和不同行的值粘贴到R中的新df中
提问于 2019-03-20 08:50:54
我有以下df：
name name..2 IGD
1 yaaA recF 16
2 recF yaaB 18
3 yaaD yaaE 22
4 dck dgk -3
5 dnaX yaaK 24
6 yaaK recR 15
7 recR yaaL 18
8 xpaC yaaN 19
9 yaaO tmk -3
10 yaaQ yaaR 13
11 yaaR holB 12
12 holB yaaT 3
13 yaaT yabA 15
14 yabB yazA -13
15 yazA yabC -25我正在尝试一种方法，将name和name..2中的值粘贴在一起，其中name..2与下一行中的name匹配，并将其放入一个新的df中，如下所示：
1 yaaA recF
2 yaaD
3 dck
4 dnaX yaaK recR
5 xpaC
6 yaaO
7 yaaQ yaaR holB yaaT
8 yabB yazA有没有r函数可以用来做这个？我已经尝试过这样搜索，但还没有找到解决这个问题的方法。提前感谢你的帮助。
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-03-20 09:22:49
这里的逻辑类似于@Wen-Ben，这是一种dplyr方式
library(dplyr)
df %>%
group_by(group = cumsum(name != lag(name2, default = TRUE))) %>%
summarise(name = toString(name))
# group name
# <int> <chr>
#1 1 yaaA, recF
#2 2 yaaD
#3 3 dck
#4 4 dnaX, yaaK, recR
#5 5 xpaC
#6 6 yaaO
#7 7 yaaQ, yaaR, holB, yaaT
#8 8 yabB, yazA 其主要思想是创建一个分组变量，该变量在每次name != name2时递增。
Stack Overflow用户
发布于 2019-03-20 09:04:12
在Base R中，我们使用tail head和cumsum创建组密钥，然后使用aggregate
df$id=cumsum(c(TRUE, tail(df$name,-1) != head(df$name2,-1)))
output=aggregate(name ~ id, data = df, toString)
output
id name
1 1 yaaA, recF
2 2 yaaD
3 3 dck
4 4 dnaX, yaaK, recR
5 5 xpaC
6 6 yaaO
7 7 yaaQ, yaaR, holB, yaaT
8 8 yabB, yazAStack Overflow用户
发布于 2019-03-20 11:31:52
我们也可以在data.table中做到这一点
library(data.table)
setDT(df)[, .(name = toString(name)),
.(group = cumsum(name != shift(name2, fill = TRUE)))]
# group name
#1: 1 yaaA, recF
#2: 2 yaaD
#3: 3 dck
#4: 4 dnaX, yaaK, recR
#5: 5 xpaC
#6: 6 yaaO
#7: 7 yaaQ, yaaR, holB, yaaT
#8: 8 yabB, yazA数据
df <- structure(list(name = c("yaaA", "recF", "yaaD", "dck", "dnaX",
"yaaK", "recR", "xpaC", "yaaO", "yaaQ", "yaaR", "holB", "yaaT",
"yabB", "yazA"), name2 = c("recF", "yaaB", "yaaE", "dgk", "yaaK",
"recR", "yaaL", "yaaN", "tmk", "yaaR", "holB", "yaaT", "yabA",
"yazA", "yabC"), IGD = c(16L, 18L, 22L, -3L, 24L, 15L, 18L, 19L,
-3L, 13L, 12L, 3L, 15L, -13L, -25L)), class = "data.frame",
row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13",
"14", "15"))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/55252036
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