R 重新组织表格
我的表格如下: 地点名称 日期 日期 售货棚 2020-11-06 2021-03-08 查尔斯伍德 2020-11-17 2021-03-08 加里堡 2017-08-29 2018-07-20R 重新组织表格,r,transpose,R,Transpose,我的表格如下: 地点名称 日期 日期 售货棚 2020-11-06 2021-03-08 查尔斯伍德 2020-11-17 2021-03-08 加里堡 2017-08-29 2018-07-20 尝试data.table选项 > setDT(df)[, .(Date = unlist(.SD)),LocationName] LocationName Date 1: Booth 2020-11-06 2: Booth 2021-03-08 3:
尝试
data.table
选项
> setDT(df)[, .(Date = unlist(.SD)),LocationName]
LocationName Date
1: Booth 2020-11-06
2: Booth 2021-03-08
3: Charleswood 2020-11-17
4: Charleswood 2021-03-08
5: Fort Garry 2017-08-29
6: Fort Garry 2018-07-20
数据
> dput(df)
structure(list(LocationName = c("Booth", "Charleswood", "Fort Garry"
), Date = c("2020-11-06", "2020-11-17", "2017-08-29"), Date = c("2021-03-08",
"2021-03-08", "2018-07-20")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-3L))
您可以获取长格式的数据 使用
tidyverse
:
library(tidyverse)
df %>%
pivot_longer(cols = -LocationName, values_to = 'Date') %>%
select(-name)
# LocationName Date
# <chr> <chr>
#1 Booth 2020-11-06
#2 Booth 2021-03-08
#3 Charleswood 2020-11-17
#4 Charleswood 2021-03-08
#5 Fort Garry 2017-08-29
#6 Fort Garry 2018-07-20
library(data.table)
melt(setDT(df), id.vars = 'LocationName', value.name = "Date")[, variable := NULL][]
@akrun也许我们应该把这篇文章当作一个傻瓜。