R 变异列以获得唯一值，转置另一列并添加这些唯一值的百分比

我有一个数据集，我有一个子集，如下所示：

项目 代码 百分比 10000 123 0.2 10001 134 0.98 10001 152 0.02 10002 123 0.68 10003 123 1. 10002 178 0.32 10004 189 1.

---

使用tidyverse

库（tidyverse）
df#A tible:5 x 6
#>项目'123``134``152``178``189`
#>        
#> 1 10000  0.2   0     0     0        0
#> 2 10001  0     0.98  0.02  0        0
#> 3 10002  0.68  0     0     0.32     0
#> 4 10003  1     0     0     0        0
#> 5 10004  0     0     0     0        1

由（v1.0.0）于2021年2月25日创建

使用数据表

库（data.table）
setDT（df）
dcast（数据=df，公式=Item~Code，value.var=“百分比”，填充=0）
#>项目123 134 152 178 189
#> 1: 10000 0.20 0.00 0.00 0.00   0
#> 2: 10001 0.00 0.98 0.02 0.00   0
#> 3: 10002 0.68 0.00 0.00 0.32   0
#> 4: 10003 1.00 0.00 0.00 0.00   0
#> 5: 10004 0.00 0.00 0.00 0.00   1

---

由（v1.0.0）于2021年2月25日使用tidyverse创建

库（tidyverse）
df#A tible:5 x 6
#>项目'123``134``152``178``189`
#>        
#> 1 10000  0.2   0     0     0        0
#> 2 10001  0     0.98  0.02  0        0
#> 3 10002  0.68  0     0     0.32     0
#> 4 10003  1     0     0     0        0
#> 5 10004  0     0     0     0        1

由（v1.0.0）于2021年2月25日创建

使用数据表

库（data.table）
setDT（df）
dcast（数据=df，公式=Item~Code，value.var=“百分比”，填充=0）
#>项目123 134 152 178 189
#> 1: 10000 0.20 0.00 0.00 0.00   0
#> 2: 10001 0.00 0.98 0.02 0.00   0
#> 3: 10002 0.68 0.00 0.00 0.32   0
#> 4: 10003 1.00 0.00 0.00 0.00   0
#> 5: 10004 0.00 0.00 0.00 0.00   1

---

由（v1.0.0）于2021年2月25日创建，问题是它需要按“代码”和“项目”进行分组

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
   group_by(Code, Item) %>%
   mutate(n = row_number()) %>%
   ungroup %>%
   spread(Code, Percentage, fill = 0) %>%
   select(-n)

-输出

# A tibble: 5 x 6
#   Item `123` `134` `152` `178` `189`
#  <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 10000  0.2   0     0     0        0
#2 10001  0     0.98  0.02  0        0
#3 10002  0.68  0     0     0.32     0
#4 10003  1     0     0     0        0
#5 10004  0     0     0     0        1

#一个tible:5 x 6
#项目'123``134``152``178``189`
#       
#1 10000  0.2   0     0     0        0
#2 10001  0     0.98  0.02  0        0
#3 10002  0.68  0     0     0.32     0
#4 10003  1     0     0     0        0
#5 10004  0     0     0     0        1

问题是它需要同时按“代码”和“项目”进行分组

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
   group_by(Code, Item) %>%
   mutate(n = row_number()) %>%
   ungroup %>%
   spread(Code, Percentage, fill = 0) %>%
   select(-n)

-输出

# A tibble: 5 x 6
#   Item `123` `134` `152` `178` `189`
#  <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 10000  0.2   0     0     0        0
#2 10001  0     0.98  0.02  0        0
#3 10002  0.68  0     0     0.32     0
#4 10003  1     0     0     0        0
#5 10004  0     0     0     0        1

#一个tible:5 x 6
#项目'123``134``152``178``189`
#       
#1 10000  0.2   0     0     0        0
#2 10001  0     0.98  0.02  0        0
#3 10002  0.68  0     0     0.32     0
#4 10003  1     0     0     0        0
#5 10004  0     0     0     0        1

plyr已经退休几年了。您可以使用tidyr实现这一点，它还将语法从

spread

更新为

pivot\u-wider

。在同一个任务中有很多问题；我会挖一些来回答你的问题吗？也看看大家好！非常感谢你的帮助！这两种选择对我来说都很容易！真的很感激！：）plyr已经退休几年了。您可以使用tidyr实现这一点，它还将语法从

spread

更新为

pivot\u-wider

。在同一个任务中有很多问题；我会挖一些来回答你的问题吗？也看看大家好！非常感谢你的帮助！这两种选择对我来说都很容易！真的很感激！：）