Pracuję z następującymi danymi:

#Reproducible Example
Bills <- c("93-HCONRES-106", "93-HCONRES-107", "93-HCONRES-108")
Members <- c("00134", "00416;00010;00017;00026", "00416;00503;00513;00568")

data <- data.frame(Bills, Members)

Gdzie dane wyglądają tak:

#Data Structure
            Bills                 Members
1 93-HCONRES-106                   00134
2 93-HCONRES-107 00416;00010;00017;00026
3 93-HCONRES-108 00416;00503;00513;00568

To, co chciałbym, jest dla zestawu danych, aby każdy rachunek odpowiada każdemu członkowi. Dane tak wyglądają:

        Bills           Members
93-HCONRES-106          00134
93-HCONRES-107          00416
93-HCONRES-107          00010
93-HCONRES-107          00017
93-HCONRES-107          00026
93-HCONRES-108          00416
93-HCONRES-108          00503
93-HCONRES-108          00513
93-HCONRES-108          00568

Każdy kod, który można podzielić, byłoby bardzo doceniane.

Dzięki tak bardzo za całą pomoc

1
Sharif Amlani 25 marzec 2020, 04:47

2 odpowiedzi

Najlepsza odpowiedź

Możemy użyć separate_rows z tidyr

library(dplyr)
library(tidyr)
data %>% 
     separate_rows(Members)
#         Bills Members
#1 93-HCONRES-106   00134
#2 93-HCONRES-107   00416
#3 93-HCONRES-107   00010
#4 93-HCONRES-107   00017
#5 93-HCONRES-107   00026
#6 93-HCONRES-108   00416
#7 93-HCONRES-108   00503
#8 93-HCONRES-108   00513
#9 93-HCONRES-108   00568

Lub wyodrębnij elementy do list, a następnie unnest

library(stringr)
data %>%
   mutate(Members = str_extract_all(Members, "[^;]+")) %>% 
   unnest(c(Members))

Lub z base R

stack(setNames(strsplit(as.character(data$Members), ";"), data$Bills))
1
akrun 25 marzec 2020, 01:47

Używanie danych.Table:

library(data.table)
dt1 <- data.table(Bills, Members)
dt2 <- melt(dt1[, c("V1", "V2", "V3", "V4") := tstrsplit(Members, ";")][, Members := NULL], id.vars = "Bills")[!is.na(value)][order(Bills)]
1
rg255 25 marzec 2020, 02:34