R 将行中的值按类似列分组

我有一个列，里面有多个值。。 像

我将数据与

Species_Data2 <- data.frame(str_split_fixed(Species_Data$Other.Anopheline.species, ",", 21))

我想制作一个数据帧，如：

X1    X2    X3      X4        X5        X6      X7    X8
A     B     C       D         E         F       G     NA
A     B     C       NA        E         F       G     NA
A     NA    C       D         NA        F       G     T

然后。。。。 我想将列名称设置为行值：-

科尔曼

'A'    'B'   'C'     'D'       'E'       'F'     'G'    'T' 
  A     B     C        D         E         F       G     NA
  A     B     C       NA         E         F       G     NA
  A    NA     C        D        NA         F       G      T

尝试创建排序…但效果不太好…：（

---

如果我理解正确，OP希望重新排列数据，以便每个字母都有一个单独的列。如果一行中有字母，则该字母将出现在重塑数据的相应列/行中。

NA

表示一行中缺少一个字母。此外，字母列应按顺序排列字母顺序

1.

dplyr

/

tidyr

进近 如果我们从OP调用

stringr:：str_split_fixed（）生成的data.frame开始

我们需要将拆分后的数据从宽格式改为长格式，删除空条目，对行进行排序，使列按字母顺序显示，然后再次改为宽格式。要进行改形，需要行id。要获得所需的输出，

pivot\u wide（）

必须调用

names\u from=value

参数：

library(dplyr)
library(tidyr)
as.data.frame(stringr::str_split_fixed(DF$ColumnX1, ",", 21)) %>% 
  mutate(rn = row_number()) %>% 
  pivot_longer(-rn) %>% 
  filter(value != "") %>% 
  arrange(as.character(value)) %>% 
  pivot_wider(rn, names_from = value) 

此处显示了重复字母的数量

通过使用

unique（）

，在重塑之前删除重复值，可以恢复预期的行为：

具有重复值的数据

---

DF2您还没有包括这些后面的逻辑。在顶部添加了后面的逻辑。仍然不清楚您希望如何从第一个版本转换到第二个版本，或者您尝试了什么。我在每行中都有重复的值…因此给出了“0”和“1”。但我想我可以接受这一点：）。。。。再次感谢再次感谢你…我很快就会和你分享我所做的
'A'    'B'   'C'     'D'       'E'       'F'     'G'    'T' 
  A     B     C        D         E         F       G     NA
  A     B     C       NA         E         F       G     NA
  A    NA     C        D        NA         F       G      T

library(dplyr)
library(tidyr)
as.data.frame(stringr::str_split_fixed(DF$ColumnX1, ",", 21)) %>% 
  mutate(rn = row_number()) %>% 
  pivot_longer(-rn) %>% 
  filter(value != "") %>% 
  arrange(as.character(value)) %>% 
  pivot_wider(rn, names_from = value) 

     rn A     B     C     D     E     F     G     T    
  <int> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct>
1     1 A     B     C     D     E     F     G     NA   
2     2 A     B     C     NA    E     F     G     NA   
3     3 A     NA    C     D     NA    F     G     T

library(data.table)
setDT(DF)[, stringr::str_split(ColumnX1, ","), by = 1:nrow(DF)][, dcast(.SD, nrow ~ V1)]

   nrow A    B C    D    E F G    T
1:    1 A    B C    D    E F G <NA>
2:    2 A    B C <NA>    E F G <NA>
3:    3 A <NA> C    D <NA> F G    T

DF <- data.frame(ColumnX1 = c("A,D,C,B,F,E,G",
                              "F,A,B,E,G,C",
                              "C,D,G,F,A,T")
)

library(data.table)
setDT(DF2)[, stringr::str_split(ColumnX1, ","), by = 1:nrow(DF)][, dcast(.SD, nrow ~ V1)]

   nrow A B C D E F G T
1:    1 1 1 2 1 1 1 1 0
2:    2 1 1 1 0 1 2 1 0
3:    3 1 0 1 1 0 1 1 1

setDT(DF2)[, stringr::str_split(ColumnX1, ","), by = 1:nrow(DF)][
  , dcast(unique(.SD), nrow ~ V1)]

   nrow A    B C    D    E F G    T
1:    1 A    B C    D    E F G <NA>
2:    2 A    B C <NA>    E F G <NA>
3:    3 A <NA> C    D <NA> F G    T

library(dplyr)
library(tidyr)
as.data.frame(stringr::str_split_fixed(DF2$ColumnX1, ",", 21)) %>% 
  mutate(rn = row_number()) %>% 
  pivot_longer(-rn) %>% 
  filter(value != "") %>% 
  arrange(as.character(value)) %>% 
  pivot_wider(rn, names_from = value, values_fn = list(value = unique))

DF2 <- data.frame(ColumnX1 = c("A,D,C,B,F,E,G,C",
                              "F,A,B,E,G,C,F",
                              "C,D,G,F,A,T")
)