R：列中定义了多个变量？

你好，晚上好

我确实有一个数据集的问题，我似乎无法解决，即使我在R尝试了几个小时

下面是最简单的工作示例

library(tidyverse)

mytibble <- tribble(
  ~shopid, ~oldvarname , ~postcode1, ~postcode2, ~postcode3,
  "A"    , "postcode"  , "A110"    , "B220", "Z112",
  "A"    , "itemssold" , "10"      , "20"    ,"30",
  "B"    , "postcode"  , "A214"    , "C112", NA,
  "B"    , "itemssold" , "15"      , "20"    , NA,
  "C"    , "postcode"  , "A221"    , NA    , NA,
  "C"    , "itemssold" , "4"       , NA    , NA)

可以看到，在变量oldvarname中定义了两个变量postcode和itemssold。然后可以从变量postcode1到postcodex推断变量值

以下是我期望的最终结果：

goal <- tribble(
  ~shopid, ~postcode, ~itemssold,
  "A"    , "A110"   , 10,
  "A"    , "B220"   , 20, 
  "A"    , "Z112"   , 30,
  "B"    , "A214"   , 15,
  "B"    , "C112"   , 20,
  "C"    , "A221"   , 4)

我试图通过使用pivot_加宽和pivot_加长或tidyverse的组合来达到我的目标，但似乎无法解决我的问题

如有任何有益的意见，我将不胜感激

事先非常感谢

小型动物

library(tidyverse)

mytibble <- tribble(
  ~shopid, ~oldvarname , ~postcode1, ~postcode2, ~postcode3,
  "A"    , "postcode"  , "A110"    , "B220", "Z112",
  "A"    , "itemssold" , "10"      , "20"    ,"30",
  "B"    , "postcode"  , "A214"    , "C112", NA,
  "B"    , "itemssold" , "15"      , "20"    , NA,
  "C"    , "postcode"  , "A221"    , NA    , NA,
  "C"    , "itemssold" , "4"       , NA    , NA)

df1 <- mytibble %>% 
  filter(oldvarname=="postcode") %>% 
  pivot_longer(
    cols = starts_with("postcode"),
    names_to = "names",
    values_to = "postcode"
  ) %>% 
  select(-oldvarname, -names) %>% 
  drop_na()

df2 <- mytibble %>% 
  filter(oldvarname=="itemssold") %>% 
  pivot_longer(
    cols = starts_with("postcode"),
    names_to = "names",
    values_to = "itemssold"
  ) %>%  
  select(-oldvarname, -names) %>% 
  drop_na()

df1$itemssold <- df2$itemssold

你可以试试

mytibble %>% 
  pivot_longer(-1:-2, names_prefix ="postcode") %>% 
  pivot_wider(names_from = oldvarname, values_from = value) %>% 
  filter(complete.cases(.))
# A tibble: 6 x 4
  shopid name  postcode itemssold
  <chr>  <chr> <chr>    <chr>    
1 A      1     A110     10       
2 A      2     B220     20       
3 A      3     Z112     30       
4 B      1     A214     15       
5 B      2     C112     20       
6 C      1     A221     4  

你可以试试

mytibble %>% 
  pivot_longer(-1:-2, names_prefix ="postcode") %>% 
  pivot_wider(names_from = oldvarname, values_from = value) %>% 
  filter(complete.cases(.))
# A tibble: 6 x 4
  shopid name  postcode itemssold
  <chr>  <chr> <chr>    <chr>    
1 A      1     A110     10       
2 A      2     B220     20       
3 A      3     Z112     30       
4 B      1     A214     15       
5 B      2     C112     20       
6 C      1     A221     4  

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不确定是否卡在tidyverse上，但有一些关于data.table的相当详细的渐晕图，说明如何从长格式切换到宽格式，请参阅：不确定是否卡在tidyverse上，但有一些关于data.table的相当详细的渐晕图，说明如何从长格式切换到宽格式，请参阅：应删除TIBLE中的“名称”列。在您的代码中有了这一行，我的代码就不会那么尴尬了-非常感谢您为我的问题提供了聪明的解决方案。我学到了很多。再次感谢：-应删除tibble中的“名称”列。在您的代码中有了这一行，我的代码就不会那么尴尬了-非常感谢您为我的问题提供了聪明的解决方案。我学到了很多。再次感谢：-非常感谢您的方法。我有一个类似的想法，但不知怎么的，在路上迷路了！非常感谢，非常感谢你的方法。我有一个类似的想法，但不知怎么的，在路上迷路了！非常感谢你。