R-对另一列中有缺失值的不规则熔化数据帧逐个进行整形
R-对另一列中有缺失值的不规则熔化数据帧逐个进行整形
提问于 2020-01-23 21:29:28
我有一个大数据帧，它被分组(例如data中的列组)到同时发生的测量中。值(列值)由4个不同的装置(柱装置)测量，但不一定同时测量所有4个装置。我的数据如下所示
group device value value.to.be.averaged
1 1 a 69 173
2 1 b 75 172
3 2 a 78 173
4 2 c 69 172
5 2 b 60 173
6 2 d 62 172
7 3 a 80 173
8 3 c 63 173
9 3 b 63 172它可以通过以下方式重现
my_data<-data.frame(group=c(rep(1:3, c(2,4,3))),
device=c("a", "b", "a", "c", "b", "d", "a", "c", "b") ,
value=sample(60:80,9,replace=T), value.to.be.averaged=sample(172:173,9,replace=T))我需要将设备放入列中，将组编号作为行id，并将每个精确的测量值分配给设备，如果组中缺少设备，则分配NA。还有其他变量可以简单地求平均。之后，数据应该是这样的。
group a b c d value.to.be.averaged
1 1 77 68 NA NA 172
2 2 60 73 70 76 173
3 3 65 76 77 NA 172它可以通过以下方式重现
my_reshaped_data<-data.frame(group=c(1:3), a=c(77, 60, 65), b=c(68,73,76), c=c(NA, 70,77), d=c(NA, 76, NA), value.to.be.averaged=c(mean(172,173,173),
mean(rep(173,3)), mean(172,172,173)))由于我的数据是hughe，所以计算时间和计算资源是一个问题。我发现了一些均匀分组的示例，但没有不规则分组的示例。有什么建议吗？干杯，詹尼斯
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-01-23 21:34:54
您可以使用tidyverse将数据从长格式转换为宽格式。当设备未用于该组时，它会自动将NA合并到列中
my_data %>%
group_by(group) %>%
mutate(average.values = mean(value.to.be.averaged)) %>%
select(-value.to.be.averaged) %>%
ungroup() %>%
pivot_wider(., names_from = device, values_from = value)Stack Overflow用户
发布于 2020-01-24 03:23:43
这是一个使用data.table的dcast的解决方案
library(data.table)
setDT(df)[, value.to.be.averaged := round(mean(value.to.be.averaged)), by = group]
dcast(df, group + value.to.be.averaged ~ device)
# group value.to.be.averaged a b c d
#1: 1 172 69 75 NA NA
#2: 2 172 78 60 69 62
#3: 3 173 80 63 63 NA数据
df <- structure(list(group = c(1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L), device = structure(c(1L, 2L, 1L, 3L, 2L, 4L, 1L, 3L, 2L), .Label = c("a","b", "c", "d"), class = "factor"), value = c(69L, 75L, 78L,69L, 60L, 62L, 80L, 63L, 63L), value.to.be.averaged = c(173L, 172L, 173L, 172L, 173L, 172L, 173L, 173L, 172L)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"))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/59879740
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