RESHAPE категорические данные в колонках двоичных данных в строках с использованием R

Question

У меня есть табличные данные о биномиальных событий (например, число выигрышей и проигрышей), что я хочу изменить в длинный формат так, что каждое событие находится на отдельной строке ,

данные выглядит примерно так:

#Fake data 
team  <- c("a","b","c","d") 
wins.home <- c(0,1,0,2); wins.away <- c(1,1,1,1) 
loss.home <- c(0,1,2,1); loss.away <- c(2,1,2,2) 
df <- data.frame(team,wins.home,wins.away,loss.home,loss.away) 
df$games.tot <- apply(df[,-1],1,sum) 


#Dataframe in WIDE format 
     team wins.home wins.away loss.home loss.away games.tot 
     a   0   1   0   2   3 
     b   1   1   1   1   4 
     c   0   1   2   2   5 
     d   2   1   1   2   6 

я хотел бы изменить эти широкие данные в длинном формате, как это:

team game where win 
a  1 away 1 
a  2 away 0 
a  3 away 0 
b  1 home 1 
b  2 away 1 
b  3 home 0 
b  4 away 0 

EDIT: индекс игра является произвольным и является просто индексом.

Преобразование это так, чтобы подсчеты каждой категории в каждой строке были легкими с reshape2::melt, но я не знаю, как дальше разбить счеты на двоичные события.

Answer 1

Существует, вероятно, короче решение для этого, но как быстро исправить:

library(stringr) 
library(dplyr) 
library(reshape2) 

#initial melt 
df2 <- melt(df[-6], id.vars='team') 
#split the variable column to get the 'away and home' column 
df2 <- cbind(df2, str_split_fixed(df2$variable, "\\.", 2)) 
#create the wins column 
df2$win <- ifelse(df2$`1` == 'wins',1,0) 
#replicate the number of rows according to value 
df2 <- df2[rep(1:nrow(df2), df2$value),] 
#remove unnecessary columns 
df2$variable <- df2$value <- df2$`1` <- NULL 
#final group by to add the game column 
df2 %>% group_by(team) %>% mutate(game = 1:n()) %>% arrange(team) 

Выход:

Source: local data frame [18 x 4] 
Groups: team [4] 

    team  2 win game 
    (fctr) (fctr) (dbl) (int) 
1  a away  1  1 
2  a away  0  2 
3  a away  0  3 
4  b home  1  1 
5  b away  1  2 
6  b home  0  3 
7  b away  0  4 
#...and so on 

Answer 2

Вот альтернатива рассмотреть (хотя melt как первый шаг имеет смысл):

Используйте apply, чтобы создать список имен столбцов и stack их в двух столбцах data.frame, содержащий «ind» (команда) и «значения» (имена столбцов).

temp <- stack(setNames(apply(df[-c(1, length(df))], 1, function(x) 
    rep(names(df[-c(1, length(df))]), x)), df[[1]])) 

Затем загрузите мой пакет "splitstackshape" и выполните следующие действия:

library(splitstackshape) 

setnames(           ## To create nice names 
    getanID(           ## "game" numbers 
    cSplit(temp, "values", ".")[      ## Splits values into columns 
     , values_1 := as.numeric(values_1 == "wins")], ## "wins" = 1, others = 0 
    "ind"),           ## game numbers based on team 
    c("team", "win", "where", "game"))[]    ## final names we want 
#  team win where game 
# 1: a 1 away 1 
# 2: a 0 away 2 
# 3: a 0 away 3 
# 4: b 1 home 1 
# 5: b 1 away 2 
# 6: b 0 home 3 
# 7: b 0 away 4 
# 8: c 1 away 1 
# 9: c 0 home 2 
# 10: c 0 home 3 
# 11: c 0 away 4 
# 12: c 0 away 5 
# 13: d 1 home 1 
# 14: d 1 home 2 
# 15: d 1 away 3 
# 16: d 0 home 4 
# 17: d 0 away 5 
# 18: d 0 away 6 

---

Вот альтернатива использования в основном "tidyr" и "dplyr", с немного помощи "splitstackshape":

library(dplyr) 
library(tidyr) 
library(splitstackshape) 

gather(df[-6], var, val, -team) %>%   ## A new take on melt 
    expandRows("val") %>%      ## Replicates rows by values 
    separate(var, into = c("win", "where")) %>% ## Splits into two columns 
    group_by(team) %>%       ## Grouping is required 
    mutate(win = as.numeric(win == "wins"),  ## Numeric version of win 
     game = sequence(n())) %>%    ## Sequence of games 
    arrange(team)        ## Final sorting 

---

А, полнота, альтернатива «data.table» может быть примерно такой:

library(data.table) 

DT <- as.data.table(df) 
sdcols <- names(DT)[-c(1, length(DT))] 

DT[, list(val = rep(sdcols, .SD)), by = team, .SDcols = sdcols][ 
    , c("win", "where") := tstrsplit(val, ".", TRUE)][ 
    , `:=`(val = NULL, win = as.numeric(win == "wins"))][ 
     , game := sequence(.N), by = team][]