R에서 섹션과 하위 섹션이있는 열로 구성된 데이터 프레임을 피벗하는 방법

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아래에 언급 된 데이터 프레임이 있습니다.

structure(
  list(ID = c("P-1", " P-1", "P-1", "P-2", "P-3", "P-4", "P-5", "P-6", "P-7",
              "P-8"),
       Date = c("2020-03-16 12:11:33", "2020-03-16 13:16:04",
                "2020-03-16 06:13:55", "2020-03-16 10:03:43",
                "2020-03-16 12:37:09", "2020-03-16 06:40:24",
                "2020-03-16 09:46:45", "2020-03-16 12:07:44",
                "2020-03-16 14:09:51", "2020-03-16 09:19:23"),
       Status = c("SA", "SA", "SA", "RE", "RE", "RE", "RE", "XA", "XA", "XA"),
       Flag = c("L", "L", "L", NA, "K", "J", NA, NA, "H", "G"),
       Value = c(5929.81, 5929.81, 5929.81, NA, 6969.33, 740.08, NA, NA, 1524.8,
                 NA),
       Flag2 = c("CL", "CL", "CL", NA, "RY", "", NA, NA, "", NA),
       Flag3 = c(NA, NA, NA, NA, "RI", "PO", NA, "SS", "DDP", NA)),
  .Names=c("ID", "Date", "Status", "Flag", "Value", "Flag2", "Flag3"),
  row.names=c(NA, 10L), class="data.frame")

아래 언급 된 코드를 사용하고 있습니다.

    df %>% mutate(L = ifelse(Flag == "L",1,0),
                  K = ifelse(Flag == "K",1,0),
                  # etc for Flag) %>%
      mutate(sub_status = NA) %>%
      mutate(sub_status = ifelse(!is.na(Flag2) & Flag3 == 0, "a", sub_status),
             sub_status = ifelse(is.na(Flag2) & Flag3 != 0, "b", sub_status),
             # etc for sub-status) %>%
      mutate(value_class = ifelse(0 <= Value & Value <= 15000, "0-15000",
                                  "15000-50000")) %>%
      group_by(Date, status, sub_status, value_class) %>%
      summarise(L = sum(L),
                K = sum(K),
                # etc
                count = n())

다음과 같은 출력을 제공합니다.

    Date         Status  sub_status   value_class G H I J K L NA Count
    2020-03-20   SA      a            0-15000     0 0 0 0 1 1 0  2
    2020-03-20   SA      b            0-15000     0 0 0 0 1 0 0  1
    ................
    ................

열을 사용하여 다음과 같은 출력을 얻고 싶습니다 DF. 여기서 Status열에는 고유 한 3 개의 값 Flag2이 있고 값 또는 [null] 또는 NA가 있으며 마지막으로 Flag3열에는 [null] 또는 NA의 7 개의 고유 값이 있습니다. 하나의 구별 ID을 위해 우리는 여러 개의 항목을 가지고 있습니다 Flag3.

Value0-15000, 15000-50000과 같은 3 그룹을 생성하여 다음 데이터 프레임을 만들어야합니다 .

  • 고유 ID의 Flag2경우 0 또는 [null] / NA 이외의 Flag3값이 있지만 값이 0 또는 [null] / NA이면 값은입니다 a.
  • 고유 ID의 Flag3경우 0 또는 [null] / NA 이외의 Flag2값이 있지만 값이 0 또는 [null] / NA 인 경우b
  • 고유 한 ID 모두 Flag2&에 Flag30 또는 [Null] / NA 이외의 값이 있으면c
  • 고유 한 ID에 대해 Flag2& Flag3값이 0 또는 [Null] / NA 인 경우d

위에서 언급 한 datafrmae를 다음 구조의 with percent및 Totalcolumn 에 정렬하고 싶습니다 .

나는 2/5상태가 총계 sub_status로 나뉘어져있는 반면 에 각자의 상태로 나뉘어 질 것임을 보여주는 비율을 언급 했다 Status.

16/03/2020         0 - 15000                    15000 - 50000
Status  count   percent  L K J H G [Null]    count   percent  L K J H G [Null]   Total
SA        1 1/8 (12.50%) 1 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       1
a         1 1/1(100.00%) 1 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       1
b         0       -      0 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
c         0       -      1 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
d         0       -      0 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
RE        4      50.00%  0 1 1 0 0   2         0       -      0 0 0 0 0    0       4
a         0        -     0 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
b         1      25.00%  0 0 1 0 0   1         0       -      0 0 0 0 0    0       1
c         1      25.00%  0 1 0 0 0   1         0       -      0 0 0 0 0    0       1
d         2      50.00%  0 0 0 0 0   2         0       -      0 0 0 0 0    0       2
XA        3      37.50%  0 0 0 1 1   1         0       -      0 0 0 0 0    0       3
a         0        -     0 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
b         2      66.67%  0 0 0 1 0   1         0       -      0 0 0 0 0    0       2
c         0        -     0 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
d         1      33.33%  0 0 0 0 1   0         0       -      0 0 0 0 0    0       1
Total     8     100.00%  1 1 0 0 1   3         0       -      0 0 0 0 0    0       8

데이터 프레임에 최신 날짜가 없으면 startdate출력 데이터 프레임의 모든 값을 0으로 유지 하는 경우 16/03/2020 인 최신 날짜를 기준으로 필요한 출력을 언급했습니다 . 백분율 열은 참조 용이며 계산 된 백분율 값이 있습니다.

또한 구조를 정적으로 유지하고 싶습니다. 예를 들어, 하루 동안 매개 변수가없는 경우 출력 구조는 0 값과 동일합니다.

예를 들어, 날짜 17/03/2020에 status SA또는 sub_status 가있는 행 c에 값이로 출력되는 자리 표시자가 있다고 가정하십시오 0.

r  dataframe  dplyr  tidyverse  tidyr 
— 사용자
소스
@akrun : 2/5표현 목적으로 만 유지 한 백분율 열 . 백분율 부호가있는 소수점 2 개만있는 백분율 값이 있습니다.
— user9211845
@akrun : R을 통해 필요한 출력이 가능한지 제안하십시오 : (
— user9211845
데이터 입력은 10 행이지만 iis 이상이 필요합니다. 입력 예를 기반으로 예상
— 됩니까
@ akrun : 죄송하지만 출력은 시각적 표현만을위한 것입니다. 그런 결과를 얻으려면 접근 방식을 이해해야합니다.
— user9211845
1
dput원하는 데이터 세트로 시작할 수 있습니까? 세 번째 코드 블록입니다. 출력 내용이 만족 스럽기 때문에 이전 코드는 관련이 없습니다.
— 콜

답변:

3

바라건대 시작하기에 충분하고 앞으로 나아 가기 위해서는 R에서 나온 것처럼 보이는 예상 출력과 변수 계산 방법에 대한 추가 설명이 필요합니다.

library(tidyverse)
df <- structure(
  list(ID = c("P-1", " P-1", "P-1", "P-2", "P-3", "P-4", "P-5", "P-6", "P-7",
              "P-8"),
       Date = c("2020-03-16 12:11:33", "2020-03-16 13:16:04",
                "2020-03-16 06:13:55", "2020-03-16 10:03:43",
                "2020-03-16 12:37:09", "2020-03-16 06:40:24",
                "2020-03-16 09:46:45", "2020-03-16 12:07:44",
                "2020-03-16 14:09:51", "2020-03-16 09:19:23"),
       Status = c("SA", "SA", "SA", "RE", "RE", "RE", "RE", "XA", "XA", "XA"),
       Flag = c("L", "L", "L", NA, "K", "J", NA, NA, "H", "G"),
       Value = c(5929.81, 5929.81, 5929.81, NA, 6969.33, 740.08, NA, NA, 1524.8,
                 NA),
       Flag2 = c("CL", "CL", "CL", NA, "RY", "", NA, NA, "", NA),
       Flag3 = c(NA, NA, NA, NA, "RI", "PO", NA, "SS", "DDP", NA)),
  .Names=c("ID", "Date", "Status", "Flag", "Value", "Flag2", "Flag3"),
  row.names=c(NA, 10L), class="data.frame")

df2 <- df %>%
  mutate(
    # add variables
    Value = ifelse(0 <= Value & Value <= 15000, "0-15000", "15000-50000"),
    substatus = case_when(
      !is.na(Flag2) & is.na(Flag3) ~ "a",
      !is.na(Flag3) & is.na(Flag2) ~ "b",
      !is.na(Flag3) & !is.na(Flag2) ~ "c",
      TRUE ~ "d"),
    # make Date an actual date rather than a timestamp
    Date = as.Date(Date),
    # remove obsolete columns
    Flag2 = NULL,
    Flag3 = NULL,
    ID = NULL,
    # renames NAs into the name of the desired column
    Flag = ifelse(is.na(Flag), "[Null]", Flag),
    # create column of 1 for pivot
    temp = 1,
    # and row id
    id = row_number()
    ) %>%
  # create new columns L K etc, this also drops the Flag col
  pivot_wider(names_from = "Flag", values_from = "temp", values_fill = list(temp=0)) %>%
  # move `[Null]` column to the end
  select(everything(), -`[Null]`, `[Null]`) %>%
  mutate(
    id = NULL,
    count = 1,
    Total = rowSums(select(., L:`[Null]`))) 
df2
#> # A tibble: 10 x 12
#>    Date       Status Value substatus     L     K     J     H     G `[Null]`
#>    <date>     <chr>  <chr> <chr>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
#>  1 2020-03-16 SA     0-15~ a             1     0     0     0     0        0
#>  2 2020-03-16 SA     0-15~ a             1     0     0     0     0        0
#>  3 2020-03-16 SA     0-15~ a             1     0     0     0     0        0
#>  4 2020-03-16 RE     <NA>  d             0     0     0     0     0        1
#>  5 2020-03-16 RE     0-15~ c             0     1     0     0     0        0
#>  6 2020-03-16 RE     0-15~ c             0     0     1     0     0        0
#>  7 2020-03-16 RE     <NA>  d             0     0     0     0     0        1
#>  8 2020-03-16 XA     <NA>  b             0     0     0     0     0        1
#>  9 2020-03-16 XA     0-15~ c             0     0     0     1     0        0
#> 10 2020-03-16 XA     <NA>  d             0     0     0     0     1        0
#> # ... with 2 more variables: count <dbl>, Total <dbl>

# As you didn't tell what to do with NA values so I left them as NA 

bind_rows(
  df2 %>%
    # add missing combinations of abcd
    complete(nesting(Date, Status, Value), substatus) %>%
    group_by(Date, Value, Status, substatus) %>% 
    summarize_all(~sum(., na.rm=TRUE)) %>%
    group_by(Status, Value) %>%
    mutate(percent = paste(round(100 * Total / sum(Total), 2), "%")) %>%
    ungroup(),
  df2 %>% 
    mutate(substatus = Status, Status = paste0(Status, "_")) %>%
    group_by(Date, Value, Status, substatus) %>% 
    mutate(count = n()) %>%
    group_by(count, add = TRUE) %>%
    summarize_all(~sum(., na.rm=TRUE)) %>%
    group_by(Value) %>%
    mutate(percent = paste(round(100 * Total / sum(Total), 2), "%"))
) %>%
  arrange(Date, Value, desc(Status)) %>%
  mutate(Status = NULL) %>%
  rename(Status = substatus) %>%
  print(n=Inf)
#> # A tibble: 25 x 12
#>    Date       Value Status     L     K     J     H     G `[Null]` count Total
#>    <date>     <chr> <chr>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1 2020-03-16 0-15~ XA         0     0     0     1     0        0     1     1
#>  2 2020-03-16 0-15~ a          0     0     0     0     0        0     0     0
#>  3 2020-03-16 0-15~ b          0     0     0     0     0        0     0     0
#>  4 2020-03-16 0-15~ c          0     0     0     1     0        0     1     1
#>  5 2020-03-16 0-15~ d          0     0     0     0     0        0     0     0
#>  6 2020-03-16 0-15~ SA         3     0     0     0     0        0     3     3
#>  7 2020-03-16 0-15~ a          3     0     0     0     0        0     3     3
#>  8 2020-03-16 0-15~ b          0     0     0     0     0        0     0     0
#>  9 2020-03-16 0-15~ c          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 10 2020-03-16 0-15~ d          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 11 2020-03-16 0-15~ RE         0     1     1     0     0        0     2     2
#> 12 2020-03-16 0-15~ a          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 13 2020-03-16 0-15~ b          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 14 2020-03-16 0-15~ c          0     1     1     0     0        0     2     2
#> 15 2020-03-16 0-15~ d          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 16 2020-03-16 <NA>  XA         0     0     0     0     1        1     2     2
#> 17 2020-03-16 <NA>  a          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 18 2020-03-16 <NA>  b          0     0     0     0     0        1     1     1
#> 19 2020-03-16 <NA>  c          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 20 2020-03-16 <NA>  d          0     0     0     0     1        0     1     1
#> 21 2020-03-16 <NA>  RE         0     0     0     0     0        2     2     2
#> 22 2020-03-16 <NA>  a          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 23 2020-03-16 <NA>  b          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 24 2020-03-16 <NA>  c          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 25 2020-03-16 <NA>  d          0     0     0     0     0        2     2     2
#> # ... with 1 more variable: percent <chr>
— Moody_Mudskipper
소스
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