Question

在各个地方都有人问过SQL，但是在R

中找不到一种简单的方法

我有这样的数据集

                                                             Ids    v1  v2  v3  v4  v5
548|14721,678|17604,716|18316,732|18505,745|18626,752|18716 9186    639 9045    316 28396
548|14721,678|17603,716|18316,732|18507,745|18626,752|18716 9041    598 8897    283 28054
548|14722,678|17603,716|18316,732|18507,745|18626,752|18716 8799    588 8669    246 27433
548|14721,678|17603,716|18316,732|18505,745|18626,752|18715 8914    614 8765    273 27347
716|18316,745|18626                                         4113    497 4050    270 27267
548|14722,678|17604,716|18316,732|18507,745|18626,752|18716 8829    589 8713    254 25270

我想基于逗号的第一列进行拆分，并为每个条目创建一行，重复其余行中的条目。

我写的函数是

split.data <- function(data, split = ",") {
  y <- NULL
  for( i in 1:nrow(data)){
    y <- rbind(y,cbind(data.frame(unlist(strsplit(as.character(data[i,1]), split = split))),data[i,-1]))
  }
  names(y) <- names(data)
  y <- sapply(y,as.character)
  return(as.data.frame(y))
}

这有效，但速度极慢。有没有办法对此进行矢量化并使其更快。我拥有的文件超过5000行，运行需要一段时间。

我找到的SQL相关文章： Split values over multiple rows Turning a Comma Separated string into individual rows

Answer 1

更新的答案（2013年10月21日）

如果您使用我的“splitstackshape”软件包中的concat.split.multiple，则可以合并这些步骤。此函数自动使用count.fields，因此它不应该受到注释中提到的问题的影响：

library(splitstackshape)
out <- concat.split.multiple(mydf, "Ids", seps=",", "long")
head(out)
#     v1  v2   v3  v4    v5 time       Ids
# 1 9186 639 9045 316 28396    1 548|14721
# 2 9041 598 8897 283 28054    1 548|14721
# 3 8799 588 8669 246 27433    1 548|14722
# 4 8914 614 8765 273 27347    1 548|14721
# 5 4113 497 4050 270 27267    1 716|18316
# 6 8829 589 8713 254 25270    1 548|14722
tail(out)
#      v1  v2   v3  v4    v5 time       Ids
# 31 9186 639 9045 316 28396    6 752|18716
# 32 9041 598 8897 283 28054    6 752|18716
# 33 8799 588 8669 246 27433    6 752|18716
# 34 8914 614 8765 273 27347    6 752|18715
# 35 4113 497 4050 270 27267    6      <NA>
# 36 8829 589 8713 254 25270    6 752|18716

原始答案（2013年2月27日）

您需要组合拆分“Ids”字符串，然后“重塑”您的数据（如果我正确理解您的目标）。

我没有分开你的方式，而是继续利用read.csv和论证fill = TRUE。请注意，如果“Ids”列中的值是当前因素，则您需要使用text = as.character(mydf$Ids)。

以下是我的进展方式：

mydf2 <- cbind(read.csv(text = mydf$Ids, fill = TRUE, header = FALSE), mydf[-1])
mydf2
#          V1        V2        V3        V4        V5        V6   v1  v2   v3  v4    v5
# 1 548|14721 678|17604 716|18316 732|18505 745|18626 752|18716 9186 639 9045 316 28396
# 2 548|14721 678|17603 716|18316 732|18507 745|18626 752|18716 9041 598 8897 283 28054
# 3 548|14722 678|17603 716|18316 732|18507 745|18626 752|18716 8799 588 8669 246 27433
# 4 548|14721 678|17603 716|18316 732|18505 745|18626 752|18715 8914 614 8765 273 27347
# 5 716|18316 745|18626                                         4113 497 4050 270 27267
# 6 548|14722 678|17604 716|18316 732|18507 745|18626 752|18716 8829 589 8713 254 25270

该数据目前采用“宽”格式。让我们把它变成一种“长”格式。 reshape函数需要一些有关如何继续的信息。特别是，它需要知道：

哪些列表示“id”变量。与数据集中的名称相反，这些不来自原始“Ids”变量的值，而是存在的其他变量。（“mydf2”数据集中位置7到11的“v1” - “v5”（小写“v”））。显然，对于实际数据，您需要指定要视为idvar s的实际列。
哪些列“变化”并且需要以“长”格式“堆叠”。在这种情况下，它是我们使用read.csv时创建的新变量，并通过手动检查它们的索引，我们可以看到它们位于1到6位置。显然，您需要指定列号来自你的实际数据集。

对于您提供的示例数据集，我们将使用reshape，如下所示：

mydf3 <- reshape(mydf2, direction = "long", idvar=7:ncol(mydf2), 
                 varying=1:6, sep = "")
rownames(mydf3) <- NULL

以下是结果head的{{1}}和tail：

data.frame

这是假设我们开始使用名为“mydf”的对象，如下所示：

> head(mydf3)
    v1  v2   v3  v4    v5 time         V
1 9186 639 9045 316 28396    1 548|14721
2 9041 598 8897 283 28054    1 548|14721
3 8799 588 8669 246 27433    1 548|14722
4 8914 614 8765 273 27347    1 548|14721
5 4113 497 4050 270 27267    1 716|18316
6 8829 589 8713 254 25270    1 548|14722
> tail(mydf3)
     v1  v2   v3  v4    v5 time         V
31 9186 639 9045 316 28396    6 752|18716
32 9041 598 8897 283 28054    6 752|18716
33 8799 588 8669 246 27433    6 752|18716
34 8914 614 8765 273 27347    6 752|18715
35 4113 497 4050 270 27267    6          
36 8829 589 8713 254 25270    6 752|18716

在R中将字符串拆分为多行

1 个答案:

更新的答案（2013年10月21日）

原始答案（2013年2月27日）