имен столбцов принуждать из факторов столбцов и заполнение

Question

У меня есть данные, как

set.seed(6) 
df <- data.frame(t = as.Date("2014/1/1")+seq(0,100.25,.25), 
    name = paste(sample(c("Alert_","NonOp_"),402,replace=TRUE), 
        sample(1:10,402,replace=TRUE),sep=""), 
    unit = c(rep(1:10,each=40),10,10)) 
head(df) 

Вот некоторые репрезентативные данные

head(df) 
      t  name unit 
1 2014-01-01 NonOp_3  1 
2 2014-01-01 NonOp_6  1 
3 2014-01-01 Alert_5  1 
4 2014-01-01 Alert_7  1 
5 2014-01-02 NonOp_4  1 
6 2014-01-02 NonOp_2  1 

Как создать таблицу из имен, где таблица имеет столбцы блока , t, а затем имена в столбце name принудительно вводятся в столбцы имени, факторизованные без Alert/NonOp, а значения в столбцах факторируемых имен должны быть NA, A (для предупреждения) и N (для NonOp). Вот типа таблицы я ищу, если выше все номера были для блока 1.

unit    t name_1 name_2 name_3 name_4 name_5 name_6 name_7 name_8 ... 
    1  2014-01-01  NA  NA  N  NA  A  A  A  NA 
    1  2014-01-02  NA  N  NA  N  NA  NA  NA  NA 

Цель состоит в том, чтобы названных предупреждениях/nonops в таблицу заказанной единицы/т и записать таблицу в файл. И прочитайте файл в excel.

Answer 1

Это звучит как следующее, что вы ищете:

library(reshape2) 
newdf <- cbind(df, colsplit(df$name, "_", c("V1", "V2"))) 
newdf$V1 <- factor(newdf$V1, c("NonOp", "Alert"), c("N", "A")) 
newdf$V2 <- paste0("name_", newdf$V2) 
head(newdf) 
#   t name unit V1  V2 
# 1 2014-01-01 NonOp_3 1 N name_3 
# 2 2014-01-01 NonOp_6 1 N name_6 
# 3 2014-01-01 Alert_5 1 A name_5 
# 4 2014-01-01 Alert_7 1 A name_7 
# 5 2014-01-02 NonOp_4 1 N name_4 
# 6 2014-01-02 NonOp_2 1 N name_2 

head(dcast(newdf, t ~ V2, value.var = "V1")) 
#   t name_1 name_10 name_2 name_3 name_4 name_5 name_6 name_7 name_8 name_9 
# 1 2014-01-01 <NA> <NA> <NA>  N <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> 
# 2 2014-01-01 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  N <NA> <NA> <NA> 
# 3 2014-01-01 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  A <NA> <NA> <NA> <NA> 
# 4 2014-01-01 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  A <NA> <NA> 
# 5 2014-01-02 <NA> <NA> <NA> <NA>  N <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> 
# 6 2014-01-02 <NA> <NA>  N <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> 

В принципе, начать разделив столбец «имя» на две колонки, а затем использовать dcast. Другие шаги в основном косметические.

---

Другой подход заключается в использовании my cSplit function и dcast.data.table от "data.table" пакета.

Пропустив вещи, как создание "name_blah" и заменить "NonOp" с "N" и так далее, вы можете просто сразу сделать:

dcast.data.table(cSplit(df, "name", "_"), t ~ name_2, value.var = "name_1") 
#    t  1 10  2  3  4  5  6  7 8 9 
# 1: 2014-01-01 NA NA NA NonOp NA NA NA NA NA NA 
# 2: 2014-01-01 NA NA NA NA NA NA NonOp NA NA NA 
# 3: 2014-01-01 NA NA NA NA NA Alert NA NA NA NA 
# 4: 2014-01-01 NA NA NA NA NA NA NA Alert NA NA 
# 5: 2014-01-02 NA NA NA NA NonOp NA NA NA NA NA 
# ---                
# 398: 2014-04-10 NA NA NA NA NA NA NonOp NA NA NA 
# 399: 2014-04-10 NA NA NA NA NonOp NA NA NA NA NA 
# 400: 2014-04-10 NonOp NA NA NA NA NA NA NA NA NA 
# 401: 2014-04-11 NA NA NA NonOp NA NA NA NA NA NA 
# 402: 2014-04-11 NA NA Alert NA NA NA NA NA NA NA 

Answer 2

Вы можете также использовать dplyr

library(dplyr) 
library(tidyr) 
res <- df %>% 
separate(name, c("V1", "V2")) %>% 
mutate(V1=substr(V1, 1, 1), V2 =paste0("name_", V2)) %>% 
select(-unit) %>% 
spread(key=V2, value=V1) 

library(gtools) 
res1 <- res[,c(1,mixedorder(names(res)[-1])+1)] 
head(res1,2) 
    #   t name_1 name_2 name_3 name_4 name_5 name_6 name_7 name_8 name_9 
#1 2014-01-01 <NA> <NA>  N <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> 
#2 2014-01-01 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>  N <NA> <NA> <NA> 
# name_10 
#1 <NA> 
#2 <NA>