提问人：ahnungslos 提问时间：9/23/2021 最后编辑：ahnungslos 更新时间：9/24/2021 访问量：124
dcast data.table 具有多个不同类的 value.var
dcast data.table with multiple value.var's of different classes
问：
我正在尝试将我的输入数据转换为预期的输出：dcastinDToutDT
library(data.table)
inDT <- data.table(
int_value = c(2020L, 1L:10L, rep(NA_integer_, 20)),
num_value = c(rep(NA_real_, 11), seq(0.1, 1, 0.1), rep(NA_real_, 10)),
timestamp_value = c(rep(as.POSIXct(NA), 21), Sys.time() - 1:10),
id = c(
"int_id_1",
rep("int_id_2", 10),
rep("num_id", 10),
rep("timestamp_id", 10)
)
)
outDT <- data.table(
int_id_1 = c(2020L, rep(NA_integer_, 9)),
int_id_2 = 1L:10L,
num_id = seq(0.1, 1, 0.1),
timestamp_id = Sys.time() - 1:10
)
我尝试了几种不同的星座：dcast.data.table
dcast.data.table(inDT, int_value + num_value + timestamp_value ~ id, value.var = c("int_value", "num_value", "timestamp_value"))
dcast.data.table(inDT, . ~ id, value.var = c("int_value", "num_value", "timestamp_value"))
但似乎我在这里遗漏了一些东西。
任何帮助都非常感谢。
答：
3赞
r2evans
9/23/2021
#1
一个不完美的方法：
inDT[, rn := rowid(id)]
Filter(function(z) !all(is.na(z)),
dcast(inDT, rn ~ id, value.var = list("int_value", "num_value", "timestamp_value")))
# rn int_value_int_id_1 int_value_int_id_2 num_value_num_id timestamp_value_timestamp_id
# <int> <int> <int> <num> <POSc>
# 1: 1 2020 1 0.1 2021-09-23 09:15:41
# 2: 2 NA 2 0.2 2021-09-23 09:15:40
# 3: 3 NA 3 0.3 2021-09-23 09:15:39
# 4: 4 NA 4 0.4 2021-09-23 09:15:38
# 5: 5 NA 5 0.5 2021-09-23 09:15:37
# 6: 6 NA 6 0.6 2021-09-23 09:15:36
# 7: 7 NA 7 0.7 2021-09-23 09:15:35
# 8: 8 NA 8 0.8 2021-09-23 09:15:34
# 9: 9 NA 9 0.9 2021-09-23 09:15:33
# 10: 10 NA 10 1.0 2021-09-23 09:15:32
注意：我必须添加一列，指示每个行中的行号，因为透视操作需要将行关联在一起的前提。rnid
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ahnungslos
9/23/2021
这太棒了，谢谢！有什么具体的理由说你的方法不完美吗？
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r2evans
9/23/2021
主要是因为它在取出所有列之前做了更多的扩展。我不知道有没有更好的方法......也许可能会提供一种更清洁的方法。不过，除了命名之外，我认为它可能已经足够好了。FilterNAtidyr::pivot_wider
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