[英]R - unpivot list in data.table rows
我有一个包含几个列的数据集,其中包括带有列表条目的1列:
DT = data.table(
x = c(1:5),
y = seq(2, 10, 2),
z = list(list("a","b","a"), list("a","c"), list("b","c"), list("a","b","c"), list("b","c","b"))
)
基本上,我试图从z列中取消列出a,b,c,并基于x和y值汇总数据。
所需的输出:
z x sum(y)
1: a 1 4
2: b 1 2
3: a 2 4
4: c 2 4
5: b 3 6
6: c 3 6
7: a 4 8
8: b 4 8
9: c 4 8
10: b 5 20
11: c 5 10
我当前的方法是四处循环。 我在列表中创建了另外两个具有x和y值的列,其长度与z列中的列表条目的长度相同,然后在汇总之前同时取消列出所有3列-即y值之和,按z和x分组。
代码(取消列出和聚合之前):
DT[, listlen := sapply(z, function(x) length(x))]
for (a in c(1:nrow(DT))){
DT[a, x1:= list(list(rep(DT[a, x], DT[a, listlen])))]
DT[a, y1:= list(list(rep(DT[a, y], DT[a, listlen])))]}
DT_out = data.table(x = unlist(DT[,x1]), y = unlist(DT[,y1]), z = unlist(DT[,z]))
x y z listlen x1 y1
1: 1 2 <list> 3 1,1,1 2,2,2
2: 2 4 <list> 2 2,2 4,4
3: 3 6 <list> 2 3,3 6,6
4: 4 8 <list> 3 4,4,4 8,8,8
5: 5 10 <list> 3 5,5,5 10,10,10
是否有通过data.table或reshape包提供的方法可以帮助我融化数据集/这样简单吗? 因为我要处理的行比这多得多,所以此步骤似乎效率很低。
关于聚合步骤的任何其他帮助也将不胜感激!
unlist
z
列,然后按照常规通过by=
汇总:
DT[, .(z=unlist(z)), by=.(x,y)][, .(sumy=sum(y)), by=.(x,z)]
# x z sumy
# 1: 1 a 4
# 2: 1 b 2
# 3: 2 a 4
# 4: 2 c 4
# 5: 3 b 6
# 6: 3 c 6
# 7: 4 a 8
# 8: 4 b 8
# 9: 4 c 8
#10: 5 b 20
#11: 5 c 10
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