डेटाफ़्रेम को पिवट कैसे करें खंड और उप खंड के साथ कॉलम में आर

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मेरे पास नीचे उल्लेखित डेटाफ्रेम है:

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")

मैं नीचे उल्लेख कोड का उपयोग कर रहा हूँ:

    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())

जो मुझे निम्नलिखित आउटपुट प्रदान करता है:

    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
    ................
    ................

मैं निम्नलिखित आउटपुट प्राप्त करना चाहता हूं DF, जहां Statusकॉलम में अलग-अलग 3 मान हैं और जिनके Flag2मान या [null] या NA हैं और अंत में Flag3कॉलम में [null] या NA के साथ अलग-अलग 7 मान हैं। एक अलग के लिए IDहमारे पास Flag3कॉलम की कई प्रविष्टि हैं ।

मुझे Value0-15000, 15000-50000 जैसे 3 समूह बनाकर, निम्न डेटाफ़्रेम तैयार करने की आवश्यकता है।

  • यदि एक अलग आईडी के लिए Flag20 या [null] / NA के अलावा कुछ मूल्य है, लेकिन 0 या [null] / NA Flag3का मान है तो यह होगा a।
  • अगर एक अलग आईडी के लिए Flag30 या [null] / NA के अलावा कुछ मूल्य है, लेकिन Flag2मूल्य 0 या [null] / NA है तो यह होगाb
  • एक विशिष्ट आईडी के लिए दोनों हैं Flag2और Flag3कुछ की तुलना में 0 या [अशक्त] अन्य महत्व है / एनए तो यह होगाc
  • तो एक अलग आईडी के लिए दोनों Flag2और Flag3मान 0 या [अशक्त] / एनए यह होगा हैd

मैं निम्नलिखित संरचना में स्तंभ percentऔर Totalस्तंभ के साथ निम्नलिखित संरचना की व्यवस्था करना चाहता हूं ।

मैंने प्रतिशत का उल्लेख किया है 2/5कि यह दिखाने के लिए कि स्थिति कुल sub_statusसे विभाजित की जाएगी जबकि उनके संबंधित द्वारा विभाजित की जाएगी 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

मैंने नवीनतम दिनांक के आधार पर आवश्यक आउटपुट का उल्लेख किया है जो 16/03/2020 है, यदि डेटाफ़्रेम startdateमें आउटपुट डेटाफ़्रेम में सभी मान 0 रखने के अनुसार नवीनतम तारीख नहीं है । प्रतिशत कॉलम सिर्फ उस संदर्भ के लिए है जिसकी गणना प्रतिशत मानों में की जाएगी।

इसके अलावा, मैं संरचना को स्थिर रखना चाहता हूं। उदाहरण के लिए, यदि किसी पैरामीटर के लिए एक दिन के लिए आउटपुट मौजूद नहीं है, तो आउटपुट संरचना 0 मान के साथ समान होगी।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए 17/03/2020कि किसी भी स्थिति के साथ कोई पंक्ति नहीं है SAया cउस स्थान के उप- धारक को उस मान के साथ आउटपुट में उप- धारक नहीं होना चाहिए 0।

r  dataframe  dplyr  tidyverse  tidyr 
— user9211845
स्रोत
@akrun: प्रतिशत कॉलम मैंने 2/5केवल प्रतिनिधित्व उद्देश्य के लिए रखा है । प्रतिशत चिह्न के साथ केवल 2 दशमलव बिंदु के साथ प्रतिशत मूल्य होगा।
— user9211845
@akrun: कृपया सुझाव दें कि यदि आवश्यक उत्पादन R :(
— user9211845
आपका डेटा इनपुट 10 पंक्तियों का है, लेकिन अपेक्षित iis अधिक है। इनपुट उदाहरण के आधार पर अपेक्षित है
— akrun
@akrun: मुझे खेद है लेकिन आउटपुट केवल दृश्य प्रतिनिधित्व के लिए है। मुझे ऐसे आउटपुट प्राप्त करने के लिए दृष्टिकोण को समझने की आवश्यकता है।
— user9211845
1
क्या आप अपने dputपसंद के डाटासेट से शुरू कर सकते हैं - यह तीसरा कोड ब्लॉक है। पिछला कोड प्रासंगिक नहीं दिखता है क्योंकि आप आउटपुट के साथ सामग्री लगते हैं।
— कोल

जवाबों:

3

उम्मीद है कि आपको शुरू करने के लिए पर्याप्त होगा, आगे जाने के लिए, मुझे एक अपेक्षित आउटपुट की आवश्यकता होगी जो ऐसा लगता है जैसे कि यह आर से आता है, और आगे स्पष्टीकरण भी कि चर की गणना कैसे की जाती है।

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
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— Moody_Mudskipper
स्रोत
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