从三列data.table[R]中按名称将所有因子级别作为新列返回

有没有办法使用data.table或dplyr来解决以下问题

library(data.table)

(DT = data.table(a = LETTERS[c(1, 1:3, 8)], b = c(2, 4:7), 
                 c = as.factor(c("bob", "mary", "bob", "george", "alice")), key="a"))

返回：

#    a b      c
# 1: A 2    bob
# 2: A 4   mary
# 3: B 5    bob
# 4: C 6 george
# 5: H 7  alice

想要得到这个：

#        alice bob george  mary 
# 1: A    NA   2    NA     NA
# 2: A    NA   NA   NA     4
# 3: B    NA   5    NA     NA
# 4: C    NA   NA   6      NA
# 5: H    7    NA   NA     NA

这类似于

---

仅使用Frank的虚拟变量思想：

df1 <- cbind( a = DT$a, as.data.frame( model.matrix(a ~ c - 1, data = DT ) * DT$b ))
df1[df1==0] <- NA
names(df1) <- c("a", levels(DT$c))

#   a alice bob george mary
# 1 A    NA   2     NA   NA
# 2 A    NA  NA     NA    4
# 3 B    NA   5     NA   NA
# 4 C    NA  NA      6   NA
# 5 H     7  NA     NA   NA

df1带基数R:

names <- unique(as.character(DT$c))
cbind(a = DT$a, as.data.frame(sapply(names, function(x) ifelse(DT$c==x, DT$b, NA))))

命名可能不是命名任何东西的好方法，因为我们一直都在使用这个函数。无论如何，您的解决方案工作效率很高！如果您最终希望
a
的每个值都有一行，请使用包中的
spread（DT，c，b）
。
dcast（DT[，I:=.I]，a+I~c，value.var=“b”）
回答得好@Frank！能够稍微修改以删除b和c列：
DT[，（uc）：=lapply（uc，函数（x）ifelse（c==x，b，NA））[，！c（“b”，“c”），with=FALSE]
@BobHopez谢谢：）我忘记删除b，但现在已经添加了它。如果您通过设置为
NULL
以引用方式删除（如答案中所示），则可以从
DT
中删除
b
和
c
，而无需创建新表。相反，如果你用=FALSE做
with
的事情，你需要像
newDT那样分配它，不能让你的底层代码块@Frank工作。上半部分工作得很好。运行for loop后获得的j是-2147483648，超出范围[1，ncol=5]。嗯，如果您删除
DT
，按照您的问题重新创建它，然后运行下半部分，它不工作吗？几乎就在那里了。。。将列名更改为paste0（“c”，名称）。是的，model.matrix会这样做（将变量名与级别组合）。我将名称更改为原始因子级别
df1 <- cbind( a = DT$a, as.data.frame( model.matrix(a ~ c - 1, data = DT ) * DT$b ))
df1[df1==0] <- NA
names(df1) <- c("a", levels(DT$c))

#   a alice bob george mary
# 1 A    NA   2     NA   NA
# 2 A    NA  NA     NA    4
# 3 B    NA   5     NA   NA
# 4 C    NA  NA      6   NA
# 5 H     7  NA     NA   NA

names <- unique(as.character(DT$c))
cbind(a = DT$a, as.data.frame(sapply(names, function(x) ifelse(DT$c==x, DT$b, NA))))