Question

我在R中有一个数据表，其中每一行代表用户在社交媒体平台中的访问。为简单起见，此数据的示例如下：

UserID   Channel   TW_VisitDuration  TW_Activity  FB_VisitDuration FB_Activity
aaa        TW           30               High         
bbb        FB                                         45             Low

每次访问都有一个频道（例如FB / TW），其他列根据此频道填充（仅填充相关列）。我想要一个新表，其中所有类似的列都缩减为列，并且值来自相关列。在这种情况下，新表将如下所示：

UserID   Channel   VisitDuration  Activity  
aaa        TW           30          High         
bbb        FB           45          Low

我编写了一个for循环，逐行进行此评估，但我确信这不是“R方式”（并且循环的性能可能会很差，因为我的数据会缩放）。这是我写的for循环：

for (i in 1:nrow(res.table)){
   cur.channel = res.table[,Channel][i]
   for (field in specific.fields){
     print(field)
     test.t[[field]][i] = res.table[[paste(cur.channel,field,sep='_')]][i]
   }
}

如何在不需要逐行的情况下完成这项工作？

Answer 1

我们可以使用melt中的data.table将此转换为＆＃39; long＆＃39;格式。此外，该函数可以采用多个patterns

library(data.table)
melt(setDT(df1), measure = patterns("Visit", "Activity"), 
       value.name = c("VisitDuration", "Activity"), na.rm = TRUE)[, variable := NULL][]
#   UserID Channel VisitDuration Activity
#1:    aaa      TW            30     High
#2:    bbb      FB            45      Low

数据

df1 <- structure(list(UserID = c("aaa", "bbb"), Channel = c("TW", "FB"
), TW_VisitDuration = c(30L, NA), TW_Activity = c("High", NA), 
FB_VisitDuration = c(NA, 45L), FB_Activity = c(NA, "Low")), .Names = c("UserID", 
 "Channel", "TW_VisitDuration", "TW_Activity", "FB_VisitDuration", 
"FB_Activity"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

R数据表 - 根据另一列

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数据