基于r中的一列拆分数据帧，列的宽度不固定

我有一个问题，它是SE上一个覆盖范围很广的问题的扩展。即：

我的数据有一个字符串格式的列，逗号分隔，但没有固定长度

data = data.frame(id = c(1,2,3), treatments = c("1,2,3", "2,3", "8,9,1,2,4"))

因此，我希望我的数据框架最终以适当的整齐/长形式出现：

id    treatments
1     1
1     2
1     3
...
3     1
3     2
3     4

像

separate

或

strsplit

这样的东西似乎本身不是解决方案。分离失败，警告各列的值太多（NB id 3的值多于id 1）

---

感谢使用

dplyr

和

tidyr

软件包：

data  %>% 
  separate(treatments, paste0("v", 1:5)) %>% 
  gather(var, treatments, -id) %>% 
  na.exclude %>% 
  select(id, treatments) %>%
  arrange(id)


   id treatments
1   1          1
2   1          2
3   1          3
4   2          2
5   2          3
6   3          8
7   3          9
8   3          1
9   3          2
10  3          4

---

使用

dplyr

和

tidyr

软件包：

data  %>% 
  separate(treatments, paste0("v", 1:5)) %>% 
  gather(var, treatments, -id) %>% 
  na.exclude %>% 
  select(id, treatments) %>%
  arrange(id)


   id treatments
1   1          1
2   1          2
3   1          3
4   2          2
5   2          3
6   3          8
7   3          9
8   3          1
9   3          2
10  3          4

---

您还可以使用

unest

：

library(tidyverse)
data %>% 
  mutate(treatments = stringr::str_split(treatments, ",")) %>% 
  unnest()

   id treatments
1   1          1
2   1          2
3   1          3
4   2          2
5   2          3
6   3          8
7   3          9
8   3          1
9   3          2
10  3          4

---

您还可以使用

unest

：

library(tidyverse)
data %>% 
  mutate(treatments = stringr::str_split(treatments, ",")) %>% 
  unnest()

   id treatments
1   1          1
2   1          2
3   1          3
4   2          2
5   2          3
6   3          8
7   3          9
8   3          1
9   3          2
10  3          4

---

您可以使用

tidyr:：分隔行
：

library(tidyr)
separate_rows(data, treatments)

#   id treatments
#1   1          1
#2   1          2
#3   1          3
#4   2          2
#5   2          3
#6   3          8
#7   3          9
#8   3          1
#9   3          2
#10  3          4

您可以使用
tidyr:：分隔行
：

library(tidyr)
separate_rows(data, treatments)

#   id treatments
#1   1          1
#2   1          2
#3   1          3
#4   2          2
#5   2          3
#6   3          8
#7   3          9
#8   3          1
#9   3          2
#10  3          4

好极了谢谢@PsidomMagnitive！谢谢@Psidom