在R中用“單獨”（tidyr）拆分數據幀的幾列

Question

大家早上好，我已經閱讀了幾個關於用R分割列的事情，但我找不到如何解決我的情況。

我想根據一個分隔符，使用tidyr R包中的'separate'函數將每個數據幀的列分成兩列。

我有這個數據框：

dat1 AIN5997 AIN7452 AIN8674 AIN9655 001 01/02 02/02 02/02 01/02 002 01/02 01/01 02/02 02/02 003 01/02 01/02 01/01 02/02 004 01/02 01/01 02/02 01/02 005 01/01 01/01 02/02 02/02 006 01/02 01/02 01/01 02/02 ...

我想根據“/”將每列分成兩列，如果可能的話，保留列名稱（例如：AIN5997將成為AIN5997.1和AIN5997.2）

我認為可以使用'separate'但是當我嘗試使用'apply'時，我無法將過程擴展到我的幀的每一列（可能因為單獨使用數據幀和一次一列）。 這一定非常容易，但我的R技能非常糟糕！

有許多線程解釋如何將一列拆分為兩列，如下所示： 將數據幀的列拆分為多列

但我找不到如何同時擴展幾個列的過程。

非常感謝您的幫助，

祝一切順利 ：）

Answer 1

訣竅是以正確的順序創建新名稱，因此請確保預先訂購要分隔的列。

NA值的問題在於進程無法拆分它們。 所以，訣竅是用你可以拆分的東西替換它們。 檢查一下：

library(dplyr)
library(tidyr)

# example dataset
dt = data.frame(id = 1:2,
                AIN5997  = c("01/02", "01/02"),
                AIN7452  = c("02/02", NA),
                AIN8674 = c("02/02","02/02"), stringsAsFactors = F)

# specify columns you want to separate (specify column positions)
input_names = names(dt)[2:4]

# create new names (you want each name twice)
new_names = expand.grid(input_names, 1:2) %>% 
  unite(v, Var1, Var2, sep=".") %>% 
  pull(v) %>% 
  sort()

dt %>%
  unite_("v", input_names) %>%                  # unite columns of interest
  mutate(v = gsub("NA", "NA/NA", v)) %>%        # replace NAs with something that can be separated
  separate(v, new_names, convert = F)           # separate elements and give new names

#   id AIN5997.1 AIN5997.2 AIN7452.1 AIN7452.2 AIN8674.1 AIN8674.2
# 1  1        01        02        02        02        02        02
# 2  2        01        02        NA        NA        02        02

我也在添加更好的解決方案。 它會自動處理NA值，您不必擔心列名稱及其順序。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)

# example dataset
dt = data.frame(id = 1:2,
                AIN5997  = c("01/02", "01/02"),
                AIN7452  = c("02/02", NA),
                AIN8674 = c("02/02","02/02"), stringsAsFactors = F)

# separate a given column of your initial dataset
f = function(x) { dt %>% select_("id", x) %>% separate_(x, paste0(x, c(".1",".2"))) }


names(dt)[2:4] %>%             # get names of columns you want to separate
  map(f) %>%                   # apply the function above to each name (will create a list of dataframes)
  reduce(left_join, by="id")   # join dataframes iteratively

#   id AIN5997.1 AIN5997.2 AIN7452.1 AIN7452.2 AIN8674.1 AIN8674.2
# 1  1        01        02        02        02        02        02
# 2  2        01        02      <NA>      <NA>        02        02

Answer 2

您也可以使用tstrsplit() 。

# example dataset
df <- data.frame(AIN5997  = c("01/02", "01/02"),
                 AIN7452  = c("02/02","01/01"),
                 AIN8674 = c("02/02","02/02"), stringsAsFactors = F)
df
df2 <- as.data.frame(unlist(lapply(df, data.table::tstrsplit, "/"),
                            recursive = FALSE))
df2
colnames(df2) # change colnames
colnames(df2) <- paste(substr(colnames(df2), 1, nchar(colnames(df2))-1),
                       substr(colnames(df2), nchar(colnames(df2)), nchar(colnames(df2))),
                       sep = ".")
df2