按块每年组织的数据文件:按年添加列以合并所有数据
按块每年组织的数据文件:按年添加列以合并所有数据
提问于 2022-09-20 21:26:00
我在Excel中有大量的数据集，我想在R中进行分析。这些文件的格式是在同一年的每个块组织所有信息，如下所示：
Group <- c(2010, 'Group', 'A', 'B', 'C', 2011, 'Group', 'A', 'B', 'E', 2012, 'Group', 'A', 'B')
Value <- c(NA,'Value', 1, 2, 9, NA, 'Value', 3, 5, 2, NA, 'Value', 9, 1)
df <- cbind(Group, Value)
Group Value
1: 2010 NA
2: Group Value
3: A 1
4: B 2
5: C 9
6: 2011 NA
7: Group Value
8: A 3
9: B 5
10: E 2
11: 2012 NA
12: Group Value
13: A 9
14: B 1 为了能够分析这些数据，我想自动为该年度添加一个列，以便所有数据都可以合并，如下所示：
Year Group Value
1: 2010 A 1
2: 2010 B 2
3: 2010 C 9
4: 2011 A 3
5: 2011 B 5
6: 2011 E 2
7: 2012 A 9
8: 2012 B 1 回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-09-20 21:35:05
library(data.table)
dt <- data.table(df)
dt[, Year := Group[1], cumsum(is.na(Value))][Value != 'Value']
Group Value Year
1: A 1 2010
2: B 2 2010
3: C 9 2010
4: A 3 2011
5: B 5 2011
6: E 2 2011
7: A 9 2012
8: B 1 2012在R基地：
subset(transform(df, Year = ave(Group, cumsum(is.na(Value)), FUN=\(x)x[1])), Value != 'Value')
Group Value Year
3 A 1 2010
4 B 2 2010
5 C 9 2010
8 A 3 2011
9 B 5 2011
10 E 2 2011
13 A 9 2012
14 B 1 2012注意，上面的列是字符。可以使用type.convert(new_df, as.is = TRUE)，其中new_df是生成的df，可以将列转换为相应的类。
Stack Overflow用户
发布于 2022-09-20 21:30:09
下面是使用tidyverse的一种方法--创建'Group‘值有4位数字的’filter‘列，然后将值为'Group’的'Group‘行去掉，用前面的非NA值表示’fill‘列，用duplicated表示第一行并转换类型(type.convert)
library(dplyr)
library(stringr)
library(tidyr)
df %>%
mutate(Year = case_when(str_detect(Group, "^\\d{4}$") ~ Group)) %>%
filter(Group != 'Group') %>%
fill(Year) %>%
filter(duplicated(Year)) %>%
type.convert(as.is = TRUE) %>%
select(Year, Group, Value)-output
Year Group Value
1 2010 A 1
2 2010 B 2
3 2010 C 9
4 2011 A 3
5 2011 B 5
6 2011 E 2
7 2012 A 9
8 2012 B 1数据
df <- data.frame(Group, Value)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/73792815
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