根據值將一列逗號分隔的數字分成多列

Question

我在數據框中有一個列f ，我希望根據該列中的值將其分布到多個列中。 例如：

df <- structure(list(f = c(NA, "18,17,10", "12,8", "17,11,6", "18", 
                           "12", "12", NA, "17,11", "12")), .Names = "f", row.names = c(NA, 
                                                                                        10L), class = "data.frame")

df
#            f
#  1      <NA>
#  2  18,17,10
#  3      12,8
#  4   17,11,6
#  5        18
#  6        12
#  7        12
#  8      <NA>
#  9     17,11
#  10       12

如何將f列拆分為多個列，以指示該行中的數字。 我對這樣的東西感興趣：

          6    8    10   11   12   17   18    
1         0    0    0    0    0    0    0
2         0    0    1    0    0    1    1
3         0    1    0    0    1    0    0
4         1    0    0    1    0    1    0
5         0    0    0    0    0    0    1
6         0    0    0    0    1    0    0
7         0    0    0    0    1    0    0
8         0    0    0    0    0    0    0
9         0    0    0    1    0    1    0
10        0    0    0    0    1    0    0

我想我可以在f列上使用unique來基於不同的數字創建單獨的列，然后做一個grepl確定特定的數字是否在f列中，但是我想知道是否有更好的方法。 在tidyr包裝中類似於spread或separate的tidyr 。

Answer 1

這可以通過以下方式實現split婷上,中， stack到一個兩個欄data.frame並獲得與頻率table

df1 <- na.omit(stack(setNames(lapply(strsplit(df$f, ","), 
          as.numeric), seq_len(nrow(df))))[, 2:1])
table(df1)
#  values
#ind  6 8 10 11 12 17 18
#  1  0 0  0  0  0  0  0
#  2  0 0  1  0  0  1  1
#  3  0 1  0  0  1  0  0
#  4  1 0  0  1  0  1  0
#  5  0 0  0  0  0  0  1
#  6  0 0  0  0  1  0  0
#  7  0 0  0  0  1  0  0
#  8  0 0  0  0  0  0  0
#  9  0 0  0  1  0  1  0
#  10 0 0  0  0  1  0  0

Answer 2

使用tidyr::separate_rows解決方案如下：

library(tidyverse)
df %>% mutate(ind = row_number()) %>%
  separate_rows(f, sep=",") %>%
  mutate(f = ifelse(is.na(f),0, f)) %>%
  count(ind, f) %>%
  spread(f, n, fill = 0) %>%
  select(-2) %>% as.data.frame()

   # ind 10 11 12 17 18 6 8
# 1    1  0  0  0  0  0 0 0
# 2    2  1  0  0  1  1 0 0
# 3    3  0  0  1  0  0 0 1
# 4    4  0  1  0  1  0 1 0
# 5    5  0  0  0  0  1 0 0
# 6    6  0  0  1  0  0 0 0
# 7    7  0  0  1  0  0 0 0
# 8    8  0  0  0  0  0 0 0
# 9    9  0  1  0  1  0 0 0
# 10  10  0  0  1  0  0 0 0