Слияние нескольких столбцов в один с конкретными условиями в R

Question

У меня есть данные вида:

Id1  Id21 c1  Id22 c2  Id23  c3  Id24  c4  
1   20  5  11  9  9  20  32  10 
1   40  4  14  9  13  5  36   9 
1   43  3  15  3  23  1  39   8  
2   47  5  17  8  11  9  10   5 
2   5  4  12  8  14  8  28   4  
2   6  0  10  2  24  4  23   2 
3   .  .   .  .   .  .  .   . 
3   .  .   .  .   .  .  .   . 
3   
4 
. 
. 
100 
100 
100 

Id1 с тремя элементами для каждого Id имеет соответствующие Id2i и Ci, я -> [1,4] такие что id2i всегда в порядке возрастания, а ci всегда в порядке убывания для каждого id1. мне нужен выход, чтобы быть:

Id1 Id2  c 
1  9  20 
1  32  10 
1  11  9 
1  14  9 
1  36  9 
2  11  9 
2  17  8 
2  12  8 
2  14  8 
2  47  5 
. 
. 
. 
100 
100 
100 
100 
100  .  . 

так, что в течение пяти записей каждого идентификатора в ID1, топ-5 с-х выбраны из всех Ci, такой, что с (выход) макс группа всех КИ. Как это можно достичь в R?

Answer 1

#Try this: (df is your original dataframe) 
    library(reshape2) 
     df1<melt(df,measure.vars=paste0("c",1:4),variable.name="c",value.name="c_value") 
     df2<-melt(df1,measure.vars=paste0("Id2",1:4),variable.name="Id2",value.name="Id2_value") 
head(df2) 

    Id1 c c_value Id2 Id2_value 
1 1 c1  5 Id21  20 
2 1 c1  4 Id21  40 
3 1 c1  3 Id21  43 
4 2 c1  5 Id21  47 
5 2 c1  4 Id21   5 
6 2 c1  0 Id21   6 

#data 
df<- 
structure(list(Id1 = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), Id21 = c(20L, 
40L, 43L, 47L, 5L, 6L), c1 = c(5L, 4L, 3L, 5L, 4L, 0L), Id22 = c(11L, 
14L, 15L, 17L, 12L, 10L), c2 = c(9L, 9L, 3L, 8L, 8L, 2L), Id23 = c(9L, 
13L, 23L, 11L, 14L, 24L), c3 = c(20L, 5L, 1L, 9L, 8L, 4L), Id24 = c(32L, 
36L, 39L, 10L, 28L, 23L), c4 = c(10L, 9L, 8L, 5L, 4L, 2L)), .Names = c("Id1", 
"Id21", "c1", "Id22", "c2", "Id23", "c3", "Id24", "c4"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L)) 

Answer 2

Вы можете использовать gather из tidyr и starts_with от dplyr сделать это.

require(tidyr) 
require(dplyr) 

df %>% 
    gather(key = "Id2_key", value = "Id2", starts_with("Id2")) %>% 
    gather(key = "c_key", value = "c", starts_with("c")) 
## Id1 Id2_key Id2 c_key c 
## 1 1 Id21 20 c1 5 
## 2 1 Id21 40 c1 4 
## 3 1 Id21 43 c1 3 
## 4 2 Id21 47 c1 5 
## 5 2 Id21 5 c1 4 
## 6 2 Id21 6 c1 0 
## ...      ... 

Answer 3

Использование dev version of data.table:

# using first six rows from your post 
require(data.table) # v1.9.5+ 
ans <- melt(setDT(df), measure = patterns(c("^Id2", "^c[0-9]$")) 
     value.name = c("Id2", "c")) 
ans[order(-c), head(.SD, 5L), by=Id1, .SDcols = -(variable)] 
#  Id1 Id2 c 
# 1: 1 9 20 
# 2: 1 32 10 
# 3: 1 11 9 
# 4: 1 14 9 
# 5: 1 36 9 
# 6: 2 11 9 
# 7: 2 17 8 
# 8: 2 12 8 
# 9: 2 14 8 
# 10: 2 47 5 

В принципе, melt может принять список имен столбцов для групп столбцов из каждого элемента списка на отдельные столбцы. Посмотрите на результат lapply(...), чтобы увидеть, какие столбцы объединены вместе.

Затем мы группируем по Id1 после заказа по номеру c в порядке убывания и выбираем первые 5 строк из подмножества данных, относящихся к каждой группе.