将向量导入到一个CSV单元格R中

问题描述

我有来自一系列时间序列的样本数据。我有一个电子表格，分别是每个开始年，每个结束年以及之间进行测量的年份。我想将它们绘制成带有显示测量年份的点的线段，但由于行之间测量年份的数量/模式不一致，所以我想不起来在R中的情况如何（有些是NA，因为第一次之间没有测量年份最后）。

目前，它们保存在excel的“ middle_years”列中，该列在excel单元格中的字面值为“ c（1990,1995,2000,2007）”。我很高兴更改这种格式，但是我不知道这里最有效的方法。导入这些的最佳方法是什么，以便可以在绘图上显示它们？

# sample data
test <- data.frame(
          category = c("a","a","b","c","c"),start_year = c(1920,1970,1980,1977,1950,1982),end_year = c(2019,2008,2010,2001,2010),middle_years = c("c(1945,1960,1988,2002)","c(1981,1995:1998,2004)",1999)",NA,"c(1970)",NA ))

# plot as segments,colored by category 
# but this is where I want to add sample dots on top of each line segment
test %>%
  arrange(start_year) %>%
  mutate(order = c(1:nrow(.)))%>%
  ggplot() +
  geom_segment(aes(x=start_year,xend=end_year,y=order,yend=order,color=category),size=3,lineend = "round")+
  theme_minimal()

我想我需要将原始的excel工作表从'c（）'更改为仅以列分隔的年份，然后将逗号分隔的字符串导入，强制转换为新列，通过ID设置ivot_longer，然后进行过滤NA行。但是其中一些值类似于1950：2000，因此，如果有一种方法可以在不单独在Excel工作表中单独输入每年的情况下做到这一点，我肯定会更喜欢。

谢谢！

解决方法

好！我想通了。

我只用逗号列出了数字，而不是电子表格中的“ c（）”。

所以我有以下数据：

# sample data
test <- data.frame(
          category = c("a","a","b","c","c"),start_year = c(1920,1970,1980,1977,1950,1982),end_year = c(2019,2008,2010,2001,2000,2010),middle_years = c("1945,1960,1988,2002","1981,1995,1996,1998,2004",1999",NA,"1970",NA ))

然后我使用splitstackshape::cSplit将这些列表强制为单独的列。

test %>%
  arrange(start.year) %>%
  mutate(order = c(1:nrow(.)))%>%

  # split each comma-separated string into n columns
  splitstackshape::cSplit('middle.years',sep=",") %>%

  # pivot these new columns into rows
  pivot_longer(cols = starts_with("middle.years"),names_to = "middle.year.order",values_to = "middle.year") %>%
  
  # slice so that you don't have a bunch of NAs.
  group_by(order,middle.year) %>%
  slice(1) %>%
  ungroup() %>%
  
  mutate(Category = as.character(Category)) %>%


  # plot
  ggplot()+
  geom_segment(aes(x=start.year,xend=end.year,y=order,yend=order,color=Category),size=3,lineend = "round")+
  geom_point(aes(y=order,x=middle.year),color="black")+
  theme_minimal()