让我们考虑以下具有data.table的代码片段，并且我正在计算一些聚合，并且我也添加了示例输出:
data <- data.table(col=sample(c("col1", "col2", "col3"), 20, replace=TRUE),
id=as.character(sample(1:5, 20, replace=TRUE)),
sex=sample(c("m", "f"), 20, replace=TRUE),
val=sample.int(100, 20)
)
res <- data[,.(n=.N, mean=mean(val), total=sum(val)), by=.(col, id, sex)]
# res
A data.table: 13 × 6
col id sex n mean total
<chr> <chr> <chr> <int> <dbl> <int>
col2 5 f 3 39.33333 118
col1 3 f 2 18.50000 37
col3 5 f 1 7.00000 7
col2 4 f 1 46.00000 46
col1 2 f 2 29.00000 58
col1 5 f 2 37.00000 74
col2 1 m 1 37.00000 37
col1 3 m 2 29.50000 59
col1 4 m 1 26.00000 26
col2 4 m 2 54.00000 108
col3 5 m 1 60.00000 60
col2 2 f 1 70.00000 70
col2 5 m 1 29.00000 29
在计算聚合之后，我正在旋转数据。使用dcast在col列上的表，结果如下所示:
dcast(res, id+sex~col, value.var=c("n", "mean", "total"))
#output:
A data.table: 9 × 11
id sex n_col1 n_col2 n_col3 mean_col1 mean_col2 mean_col3 total_col1 total_col2 total_col3
<chr> <chr> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
1 f NA 1 1 NA 31 32.0 NA 31 32
1 m 1 1 NA 25 12 NA 25 12 NA
2 f 2 1 NA 48 51 NA 96 51 NA
2 m 1 2 NA 96 80 NA 96 160 NA
3 m NA NA 2 NA NA 40.5 NA NA 81
4 f 2 1 NA 43 22 NA 86 22 NA
4 m NA 2 NA NA 43 NA NA 86 NA
5 f 1 1 NA 19 85 NA 19 85 NA
5 m 1 NA NA 23 NA NA 23 NA NA
现在，问题是，我们如何将id和sex列堆叠在一起以创建单个列，并添加level列，该列告诉行级别以及外部列行的NA值(由<-下面表示)，以下是我正在寻找的输出:
newCol level n_col1 n_col2 n_col3 mean_col1 mean_col2 mean_col3 total_col1 total_col2 total_col3
<chr> <int> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA <-
f 2 NA 1 1 NA 31 32.0 NA 31 32
m 2 1 1 NA 25 12 NA 25 12 NA
2 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA <-
f 2 2 1 NA 48 51 NA 96 51 NA
m 2 1 2 NA 96 80 NA 96 160 NA
3 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA <-
m 2 NA NA 2 NA NA 40.5 NA NA 81
4 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA <-
f 2 2 1 NA 43 22 NA 86 22 NA
m 2 NA 2 NA NA 43 NA NA 86 NA
5 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA <-
f 2 1 1 NA 19 85 NA 19 85 NA
m 2 1 NA NA 23 NA NA 23 NA NA
理想情况下，可以有更多的列堆叠，级别可以上升到5。对于两个级别1和2,NA行只需要用于级别1，但对于4级(意味着4个堆叠列)，NA行需要用于级别1,2和3。
直接的方法是迭代唯一值，并继续连接数据框架，这当然不是一种有效的方法。您可以在以下位置找到基于Python pandas的问题和上述问题的答案:pandas将多个列堆叠到单个列
# store your dcast result
res.wide <- dcast(res, id+sex~col, value.var=c("n", "mean", "total"))
# split by id
L <- split(res.wide, by = "id", keep.by = FALSE)
# rbind empy row
rbindlist(
lapply(seq.int(L),
function(x) rbind(data.table(sex = names(L)[[x]]),
L[[x]],
fill = TRUE))
)
# sex n_col1 n_col2 n_col3 mean_col1 mean_col2 mean_col3 total_col1 total_col2 total_col3
# 1: 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 2: f 1 NA 1 23.00000 NA 64.00000 23 NA 64
# 3: m 3 NA NA 87.33333 NA NA 262 NA NA
# 4: 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 5: f NA 1 1 NA 87 31.00000 NA 87 31
# 6: m 1 NA NA 79.00000 NA NA 79 NA NA
# 7: 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 8: f NA 2 NA NA 23 NA NA 46 NA
# 9: m 1 NA NA 25.00000 NA NA 25 NA NA
#10: 4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#11: f NA NA 1 NA NA 52.00000 NA NA 52
#12: m 1 1 NA 30.00000 37 NA 30 37 NA
#13: 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#14: f NA 2 3 NA 31 63.66667 NA 62 191
#15: m NA NA 1 NA NA 12.00000 NA NA 12