重新排列R中的數據幀

Question

我有一個如下所示的數據框：

created_at  actor_attributes_email      type
3/11/12 7:28    jeremy@asynk.ch         PushEvent
3/11/12 7:28    jeremy@asynk.ch         PushEvent
3/11/12 7:28    jeremy@asynk.ch         PushEvent
3/11/12 7:42    jeremy@asynk.ch         IssueCommentEvent
3/11/12 11:06   d.bussink@gmail.com     PushEvent
3/11/12 11:06   d.bussink@gmail.com     PushEvent

現在我想按月/年重新排列它（仍然按時間排序，仍然保持行的完整性）。 這應該為每個月創建3列，然后將與該月相關的所有數據（created_at，actor_attributes_email和type）放在這3列中，以便獲得以下標題（對於數據中存在的所有月份）：

april_2011_created_at april_2011_actor_attributes_email april_2011_type may_2011_created_at may_2011_actor_attributes_email may_2011_type  

我怎樣才能在R中實現這一目標？

可以在此處找到包含整個數據集的CSV文件： https ： //github.com/aronlindberg/VOSS-Sequencing-Toolkit/blob/master/rubinius_rubinius_sequencing/rubinius_6months.csv

這是CSV的第一行的dput() ：

structure(list(created_at = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 8L, 
8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L), .Label = c("2012-03-11 07:28:04", 
"2012-03-11 07:28:19", "2012-03-11 07:42:16", "2012-03-11 11:06:13", 
"2012-03-11 12:46:25", "2012-03-11 13:03:12", "2012-03-11 13:12:34", 
"2012-03-11 13:14:52", "2012-03-11 13:30:14", "2012-03-11 13:30:48"
), class = "factor"), actor_attributes_email = structure(c(3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("", 
"d.bussink@gmail.com", "jeremy@asynk.ch"), class = "factor"), 
    type = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("IssueCommentEvent", "PushEvent"
    ), class = "factor")), .Names = c("created_at", "actor_attributes_email", 
"type"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -30L))

其他一些假設是：

• 即使“PushEvent”（例如）重復10次，我也需要保留所有這些，因為我將使用R包TraMineR進行序列分析
• 列可以是不等長的
• 不同月份的列之間沒有關系
• 某個月內的數據應該在最早的時間排序
• 例如，2011年6月和2012年6月的數據需要在單獨的列中

Answer 1

library(plyr)
library(lubridate)
df$created_at <- ymd_hms(df$created_at, quiet = TRUE)
df$mname <- as.character(lubridate::month(df$created_at,label = T, abbr = T))
result <- dlply(df, .(mname), function(x){
      x <- arrange(x, created_at)
      names(x) <- paste0(unique(x$mname), "_", names(x))
      x$mname <- NULL
      x
    }, .progress = 'text')

final_result <- ldply(result, rbind.fill)[, -1]

請注意，由於您希望將月份名稱附加到3個列名稱並填入相應的數據，因此沒有數據的所有列都將填充NA （這是rbind.fill的預期行為）。

Answer 2

Maiasaura提供了一種優雅的方式來完成plyr和lubridate的工作。 這是在基礎R中完成它的稍微不那么優雅的方法。但與Maiasaura的不同，這種方式可以最大限度地減少NA行的數量。 每個月的NA行數是該月的行數與任何月份的最大行數之間的差異。

# split df by month
by.mon <- split(df, months(as.POSIXct(df$created_at)))

# rename the columns to include the month name
by.mon <- mapply(
    function(x, mon.name) {
        names(x) <- paste(mon.name, names(x), sep='_');
        return(x)
    }, x=by.mon, mon.name=names(by.mon), SIMPLIFY=FALSE)

# add an index column for merging on
by.mon.indexed <- lapply(by.mon, function(x) within(x, index <- 1:nrow(x)))

# merge all of the months together
results <- Reduce(function(x, y) merge(x, y, by='index', all=TRUE, sort=FALSE), 
    by.mon.indexed)

# remove the index column
final_result <- results[names(results) != 'index']