확산은

Question

내 데이터는 다음과 같습니다

I :

내가 그것을이처럼 보이게하려고 %> 체인을 사용하여 깔끔하게 정리하고 싶습니다.

df <- 
structure(list(id = c(2L, 2L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L), start_end = structure(c(2L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("end", "start"), class = "factor"), 
    date = structure(c(6L, 7L, 3L, 8L, 9L, 10L, 11L), .Label = c("1979-01-03", 
    "1979-06-21", "1979-07-18", "1989-09-12", "1991-01-04", "1994-05-01", 
    "1996-11-04", "2005-02-01", "2009-09-17", "2010-10-01", "2012-10-06" 
    ), class = "factor")), .Names = c("id", "start_end", "date" 
), row.names = c(3L, 4L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L), class = "data.frame") 

은 내가 시도하는 것 :

Using spread with duplicate identifiers for rows (그들은 요약 때문에)

R: spread function on data frame with duplicates (그들이 함께 값을 붙여 때문에) :

data.table::dcast(df, formula = id ~ start_end, value.var = "date", drop = FALSE) # does not work because it summarises the data 

tidyr::spread(df, start_end, date) # does not work because of duplicate values 


df$id2 <- 1:nrow(df) 
tidyr::spread(df, start_end, date) # does not work because the dataset now has too many rows. 

이러한 질문은 내 질문에 대답하지 않습니다

Reshaping data in R with "login" "logout" times (tidyverse 및 체인을 사용하여 구체적으로 묻지 않거나 대답하지 않았기 때문에)

Answer 1

tidyverse을 사용할 수 있습니다. 'start_end' 'ID'로 그룹화 한 후, 일련의 열의 IND ','전체 '형식

library(dplyr) 
library(tidyr) 
df %>% 
    group_by(start_end, id) %>% 
    mutate(ind = row_number()) %>% 
    spread(start_end, date) %>% 
    select(start, end) 
#  id  start  end 
#* <int>  <fctr>  <fctr> 
#1  2 1994-05-01 1996-11-04 
#2  4 1979-07-18   NA 
#3  5 2005-02-01 2009-09-17 
#4  5 2010-10-01 2012-10-06