R输出到txt文件

我有两列数据框

userID itemID
1       101
1       103
1       107
2       102
2       103
3       104  
...

我想要的输出是将一个文件写入result.txt
1\t 101、103、107
2\t 102、103
3\t 104

---

此处\t表示用户ID和项目ID之间的制表符距离。这不像表那样对齐。我更多的是Java和Python的背景知识，R中用于一般用途的底层编写命令是什么

有点凌乱，但这会起作用，将输出写入

output.txt

：

d <- read.table(text='userID itemID
1       101
1       103
1       107
2       102
2       103
3       104', header=T)

cat(sapply(split(d, d$userID), function(x) 
  paste(x$userID[1], paste(x$itemID, collapse=' , '), sep='\t')), 
  sep='\n', file='output.txt')

---

d有点凌乱，但这会起作用，将输出写入
output.txt
：

d <- read.table(text='userID itemID
1       101
1       103
1       107
2       102
2       103
3       104', header=T)

cat(sapply(split(d, d$userID), function(x) 
  paste(x$userID[1], paste(x$itemID, collapse=' , '), sep='\t')), 
  sep='\n', file='output.txt')

d有点凌乱，但这会起作用，将输出写入
output.txt
：

d <- read.table(text='userID itemID
1       101
1       103
1       107
2       102
2       103
3       104', header=T)

cat(sapply(split(d, d$userID), function(x) 
  paste(x$userID[1], paste(x$itemID, collapse=' , '), sep='\t')), 
  sep='\n', file='output.txt')

d有点凌乱，但这会起作用，将输出写入
output.txt
：

d <- read.table(text='userID itemID
1       101
1       103
1       107
2       102
2       103
3       104', header=T)

cat(sapply(split(d, d$userID), function(x) 
  paste(x$userID[1], paste(x$itemID, collapse=' , '), sep='\t')), 
  sep='\n', file='output.txt')

d您可以为此使用dplyr包

library(dplyr)

df.summary <- df %.%
  group_by(userId) %.%
  summarise(itemId = paste(itemId, collapse = ","))


write.table(x=df.summary,file='new_file.tsv',sep='\t',row.names=F)

库（dplyr）
df.summary您可以为此使用dplyr包

library(dplyr)

df.summary <- df %.%
  group_by(userId) %.%
  summarise(itemId = paste(itemId, collapse = ","))


write.table(x=df.summary,file='new_file.tsv',sep='\t',row.names=F)

库（dplyr）
df.summary您可以为此使用dplyr包

library(dplyr)

df.summary <- df %.%
  group_by(userId) %.%
  summarise(itemId = paste(itemId, collapse = ","))


write.table(x=df.summary,file='new_file.tsv',sep='\t',row.names=F)

库（dplyr）
df.summary您可以为此使用dplyr包

library(dplyr)

df.summary <- df %.%
  group_by(userId) %.%
  summarise(itemId = paste(itemId, collapse = ","))


write.table(x=df.summary,file='new_file.tsv',sep='\t',row.names=F)

库（dplyr）
df.summary下面是另一个使用聚合的基本解决方案：

> write.table(aggregate(d$itemID, list(d$userID), paste, collapse=' , '),
              file='result.txt', sep='\t', col.names=FALSE, row.names=FALSE, quote=FALSE)
1       101 , 103 , 107
2       102 , 103
3       104

下面是另一个使用聚合的基本解决方案：

> write.table(aggregate(d$itemID, list(d$userID), paste, collapse=' , '),
              file='result.txt', sep='\t', col.names=FALSE, row.names=FALSE, quote=FALSE)
1       101 , 103 , 107
2       102 , 103
3       104

下面是另一个使用聚合的基本解决方案：

> write.table(aggregate(d$itemID, list(d$userID), paste, collapse=' , '),
              file='result.txt', sep='\t', col.names=FALSE, row.names=FALSE, quote=FALSE)
1       101 , 103 , 107
2       102 , 103
3       104

下面是另一个使用聚合的基本解决方案：

> write.table(aggregate(d$itemID, list(d$userID), paste, collapse=' , '),
              file='result.txt', sep='\t', col.names=FALSE, row.names=FALSE, quote=FALSE)
1       101 , 103 , 107
2       102 , 103
3       104