Данные Wrangle в R

Question

Я хотел бы перейти от левой таблицы к правой таблице на изображении ниже, но, похоже, не могу найти логику кодирования, чтобы достичь результата с помощью R.

Столы

Ваша помощь очень ценится!

Answer 1

Я создал минимальный пример, который должен делать то, что вы хотите. Основная проблема здесь состоит в том, чтобы сформулировать свой вопрос, поскольку я думаю, что есть лучший ответ, чем мой, чтобы сопоставить значения задержки с модальностью.

library(dplyr)

# --- v0 is your data simplified
v0 <- c("cA", "t1", "t2", "cB", "t3") 

# --- indic tels us what are the groups
indic <- v0 %>%  stringr::str_detect(string = ., pattern = "c") %>% 
        cumsum()

# --- here you can try the code line by line (without the %>% (pipe) operator to understand the code
dfr <- tibble(v0, indic)
dfr %>% 
        group_by(indic) %>% 
        mutate(v1 = v0[which(stringr::str_detect(v0, "c") )] ) %>% 
        ungroup() %>% 
        filter(! stringr::str_detect(v0, "c")) %>% 
        select(v1, v0)

#> # A tibble: 3 x 2
#>   v1    v0   
#>   <chr> <chr>
#> 1 cA    t1   
#> 2 cA    t2   
#> 3 cB    t3

# you could also use a loop

Answer 2

Пример использования базы R:

data <- c(
  "cinema A", "17:45", "20:00", "cinema B", "13:00", "15:45", "16:00", 
  "cinema C", "08:20"
)

time_rows <- grep("cinema", data, invert = TRUE)
data.frame(
  time = data[time_rows],
  cinema = grep("cinema", data, value = TRUE)[cumsum(grepl("cinema", data))][time_rows]
)

Answer 3

Вот решение для base R.

Предполагая, что ввод задан как фрейм данных, то есть:

df <- data.frame(X = c("cinema A", 17.45, 20.00, "cinema B", 13.00, 15.45, 16.00, "cinema C", 8.20))
> df
         X
1 cinema A
2    17.45
3       20
4 cinema B
5       13
6    15.45
7       16
8 cinema C
9      8.2

следующий код может помочь вам получить таблицу с правой стороны:

lst <- split(df,findInterval(seq(nrow(df)),grep("cinema",df$X)-1,left.open = T))
res <- Reduce(rbind,lapply(lst, function(v) data.frame(ViewingTime = v[-1,],CinemaName = v[1,])))

где выход res выглядит как:

> res
  ViewingTime CinemaName
1       17.45   cinema A
2          20   cinema A
3          13   cinema B
4       15.45   cinema B
5          16   cinema B
6         8.2   cinema C

Answer 4

Как написано в комментариях, предоставьте образцы данных для будущих публикаций. В данном случае я сделал это для вас на основе вашей прикрепленной фотографии.

Есть много способов решить эту проблему. Вот трехэтапный подход.

library(tidyverse)
library(stringr)

# Create the data
df <- tibble(
  X1 = c("cinema A", 17.45, 20.00, "cinema B", 13.00, 15.45, 16.00, "cinema C", 8.20))

df
#> # A tibble: 9 x 1
#>   X1      
#>   <chr>   
#> 1 cinema A
#> 2 17.45   
#> 3 20      
#> 4 cinema B
#> 5 13      
#> 6 15.45   
#> 7 16      
#> 8 cinema C
#> 9 8.2

# Step 1: detect where the cinema values are and copy them to a new column
df$cinema <- ifelse(str_detect(df$X1, "cinema"), df$X1, NA)
df
#> # A tibble: 9 x 2
#>   X1       cinema  
#>   <chr>    <chr>   
#> 1 cinema A cinema A
#> 2 17.45    <NA>    
#> 3 20       <NA>    
#> 4 cinema B cinema B
#> 5 13       <NA>    
#> 6 15.45    <NA>    
#> 7 16       <NA>    
#> 8 cinema C cinema C
#> 9 8.2      <NA>

# Step 2: replace NA values in the new column with the values above
df <- fill(df, cinema)
df
#> # A tibble: 9 x 2
#>   X1       cinema  
#>   <chr>    <chr>   
#> 1 cinema A cinema A
#> 2 17.45    cinema A
#> 3 20       cinema A
#> 4 cinema B cinema B
#> 5 13       cinema B
#> 6 15.45    cinema B
#> 7 16       cinema B
#> 8 cinema C cinema C
#> 9 8.2      cinema C

# Step 3: remove the rows where X1 contains cinema information
df <- filter(df, !str_detect(df$X1, "cinema"))
df
#> # A tibble: 6 x 2
#>   X1    cinema  
#>   <chr> <chr>   
#> 1 17.45 cinema A
#> 2 20    cinema A
#> 3 13    cinema B
#> 4 15.45 cinema B
#> 5 16    cinema B
#> 6 8.2   cinema C

^{Создано 26.11.2019 с помощью пакета REPEX (v0.3.0)}