如何将值转换为变量并根据其等级为它们分配值？

问题描述

给出如下数据框：

df <- data.frame(ID = seq(1,8),rank1 = c("apple","NA","banana","kiwi","peach","grape"),rank2 = c('mango','NA','date','grape','kiwi','apple','pear','NA'),rank3 = c('kiwi','apple ','peach','banana','mango','NA'))

ID  rank1 rank2  rank3  
1  1  apple mango   kiwi  
2  2     NA    NA     NA  
3  3 banana  date apple   
4  4   kiwi grape  peach  
5  5  peach  kiwi banana  
6  6   kiwi apple     NA

是否可以将这些值转换为变量并根据其等级为它们分配一个值？

我想要这样的输出：

  ID apple mango  kiwi banana  date grape peach pear 
1  1 rank1 rank2 rank3     NA    NA    NA    NA   NA  
2  2    NA    NA    NA     NA    NA    NA    NA   NA  
3  3 rank3    NA    NA  rank1 rank2    NA    NA   NA  
4  4    NA    NA rank1     NA    NA rank2 rank3   NA  
5  5    NA    NA rank2  rank3    NA    NA rank1   NA  
6  6 rank2    NA rank1     NA    NA    NA    NA   NA

如何使用以下公式将权重分配给排名位置：n-r + 1（n =标准数量，r =排名位置）？

解决方法

一种方法是将原始数据帧的形状调整为较长的格式，然后将其更改为较宽的格式以切换变量。

library(tidyr)
library(dplyr)

#pivot longer
dfl <- pivot_longer(df,starts_with("rank"),names_to="rank",values_to = "fruit")

#clean up data
dfl$fruit <- trimws(dfl$fruit) 
#dfl <- dfl[dfl$fruit != "NA",]  #optional

#reshape wider
pivot_wider(dfl,ID,names_from = "fruit",values_from = "rank",values_fn = first)
# # A tibble: 8 x 10
#    ID apple mango kiwi  `NA`  banana date  grape peach pear 
# <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>  <chr> <chr> <chr> <chr>
#     1     1 rank1 rank2 rank3 NA    NA     NA    NA    NA    NA   
#     2     2 NA    NA    NA    rank1 NA     NA    NA    NA    NA   
#     3     3 rank3 NA    NA    NA    rank1  rank2 NA    NA    NA   
#     4     4 NA    NA    rank1 NA    NA     NA    rank2 rank3 NA   
#     5     5 NA    NA    rank2 NA    rank3  NA    NA    rank1 NA   
#     6     6 rank2 NA    rank1 rank3 NA     NA    NA    NA    NA   
#     7     7 NA    rank3 rank1 NA    NA     NA    NA    NA    rank2
#     8     8 NA    NA    NA    rank2 NA     NA    rank1 NA    NA    

由于我正在first函数中使用pivot_wider函数。如果ID内有多个（如原始数据的第二行一样），则选择第一个实例。

注意：“ NA”列将需要删除。

,

我相信，这个dplyr/tidyr管道计算的是排名，而不是问题中引用的权重。

library(tidyverse)

df %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with('rank'),names_to = 'rank',values_to = 'fruit'
  ) %>%
  mutate(rank = as.integer(sub('^rank','',rank)),fruit = trimws(fruit)) %>%
  filter(!is.na(fruit),fruit != 'NA') %>%
  pivot_wider(
    id_cols = ID,names_from = fruit,values_from = rank
  )
## A tibble: 7 x 9
#     ID apple mango  kiwi banana  date grape peach  pear
#  <int> <int> <int> <int>  <int> <int> <int> <int> <int>
#1     1     1     2     3     NA    NA    NA    NA    NA
#2     3     3    NA    NA      1     2    NA    NA    NA
#3     4    NA    NA     1     NA    NA     2     3    NA
#4     5    NA    NA     2      3    NA    NA     1    NA
#5     6     2    NA     1     NA    NA    NA    NA    NA
#6     7    NA     3     1     NA    NA    NA    NA     2
#7     8    NA    NA    NA     NA    NA     1    NA    NA

,

这是使用stack + reshape

的基本R选项

dfout <- reshape(
  subset(
    cbind(stack(df[-1]),id = df$ID),values != "NA"
  ),direction = "wide",idvar = "id",timevar = "values"
)

dfout <- setNames(dfout,gsub("ind\\.","",names(dfout)))

给出

   id apple banana  kiwi peach grape mango  date  pear apple
1  1 rank1   <NA> rank3  <NA>  <NA> rank2  <NA>  <NA>   <NA>
3  3  <NA>  rank1  <NA>  <NA>  <NA>  <NA> rank2  <NA>  rank3
4  4  <NA>   <NA> rank1 rank3 rank2  <NA>  <NA>  <NA>   <NA>
5  5  <NA>  rank3 rank2 rank1  <NA>  <NA>  <NA>  <NA>   <NA>
6  6 rank2   <NA> rank1  <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  <NA>   <NA>
7  7  <NA>   <NA> rank1  <NA>  <NA> rank3  <NA> rank2   <NA>
8  8  <NA>   <NA>  <NA>  <NA> rank1  <NA>  <NA>  <NA>   <NA>