将数据从一行复制到 R data.table 中的新行

Question

我有一张如下表：

library(data.table)
dt <- data.table(t0.id=1:2,t0.V1=c("a","e"),t0.V2=c("b","f"),t1.id=3:4,t1.V1=c("c","g"),t1.V2=c("d","h"))

dt
   t0.id t0.V1 t0.V2 t1.id t1.V1 t1.V2
1:     1     a     b     3     c     d
2:     2     e     f     4     g     h

我想将数据从第一行复制到新行，如下所示：

   t0.id t0.V1 t0.V2 t1.id t1.V1 t1.V2
1:     1     a     b                  
2:                       3     c     d
3:     2     e     f     4     g     h

我知道如何复制行（我看过这篇文章），但我不知道如何按条件清除列（例如 t0.id==1），因为两行是相等的。

我想这可以通过行索引来完成，但我的真实表有数千行，我认为这不是最好的方法。

谢谢

编辑：

• 行的最终顺序无关紧要，也就是说，第 1 行和第 2 行不需要彼此相邻。
• 我“手动”（通过查看一些变量）确定需要拆分哪些行。 因此，要应用的唯一条件是基于“t0.id”。

Answer 1

library(data.table)
splitids <- 1L # t0.id
out <- rbindlist(list(
    dt[t0.id %in% splitids, .SD, .SDcols = patterns("^t0")],
    dt[t0.id %in% splitids, .SD, .SDcols = patterns("^t1")],
    dt[!t0.id %in% splitids,]),
  use.names = TRUE, fill = TRUE)
out
#    t0.id  t0.V1  t0.V2 t1.id  t1.V1  t1.V2
#    <int> <char> <char> <int> <char> <char>
# 1:     1      a      b    NA   <NA>   <NA>
# 2:    NA   <NA>   <NA>     3      c      d
# 3:     2      e      f     4      g      h

如果您查看它们中的每一个，可能会更有意义：

dt[t0.id %in% splitids, .SD, .SDcols = patterns("^t0")]
#    t0.id  t0.V1  t0.V2
#    <int> <char> <char>
# 1:     1      a      b
dt[t0.id %in% splitids, .SD, .SDcols = patterns("^t1")]
#    t1.id  t1.V1  t1.V2
#    <int> <char> <char>
# 1:     3      c      d
dt[!t0.id %in% splitids,]
#    t0.id  t0.V1  t0.V2 t1.id  t1.V1  t1.V2
#    <int> <char> <char> <int> <char> <char>
# 1:     2      e      f     4      g      h

如果您需要空白""而不是NA ，那么可以对您的character列执行此操作，但不能对t*.id列执行此操作，因为这会将它们从integer转换为character 。

ischr <- which(sapply(dt, inherits, "character"))
ischr
# t0.V1 t0.V2 t1.V1 t1.V2 
#     2     3     5     6 
out[, (ischr) := lapply(.SD, fcoalesce, ""), .SDcols = ischr][]
#    t0.id  t0.V1  t0.V2 t1.id  t1.V1  t1.V2
#    <int> <char> <char> <int> <char> <char>
# 1:     1      a      b    NA              
# 2:    NA                   3      c      d
# 3:     2      e      f     4      g      h