Вопрос или проблема
У меня есть датафрейм с двумя факторами (distance) и годами (years). Я хотел бы заполнить все значения years для каждого фактора значением 0.
т.е. из этого:
distance years area
1 NPR 3 10
2 NPR 4 20
3 NPR 7 30
4 100 1 40
5 100 5 50
6 100 6 60
получить это:
distance years area
1 NPR 1 0
2 NPR 2 0
3 NPR 3 10
4 NPR 4 20
5 NPR 5 0
6 NPR 6 0
7 NPR 7 30
8 100 1 40
9 100 2 0
10 100 3 0
11 100 4 0
12 100 5 50
13 100 6 60
14 100 7 0
Я пытался применить функцию expand:
library(tidyr)
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
expand(df, years = 1:7)
но это просто создает одномерный датафрейм и не расширяет оригинал:
# A tibble: 7 x 1
years
<int>
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
или expand.grid тоже не работает:
require(utils)
expand.grid(df, years = 1:7)
Ошибка в match.names(clabs, names(xi)) :
имена не совпадают с предыдущими именами
В дополнение: Сообщение об ошибке:
В format.data.frame(x, digits = digits, na.encode = FALSE) :
поврежденный датафрейм: столбцы будут обрезаны или дополнены NA
Есть ли простой способ расширить мой датафрейм? И как его расширить на основе двух категорий: distance и uniqueLoc?
distance <- rep(c("NPR", "100"), each = 3)
years <-c(3,4,7, 1,5,6)
area <-seq(10,60,10)
uniqueLoc<-rep(c("a", "b"), 3)
df<-data.frame(uniqueLoc, distance, years, area)
> df
uniqueLoc distance years area
1 a NPR 3 10
2 b NPR 4 20
3 a NPR 7 30
4 b 100 1 40
5 a 100 5 50
6 b 100 6 60
Вы можете использовать функцию tidyr::complete:
complete(df, distance, years = full_seq(years, period = 1), fill = list(area = 0))
# A tibble: 14 x 3
distance years area
<fct> <dbl> <dbl>
1 100 1. 40.
2 100 2. 0.
3 100 3. 0.
4 100 4. 0.
5 100 5. 50.
6 100 6. 60.
7 100 7. 0.
8 NPR 1. 0.
9 NPR 2. 0.
10 NPR 3. 10.
11 NPR 4. 20.
12 NPR 5. 0.
13 NPR 6. 0.
14 NPR 7. 30.
или немного короче:
complete(df, distance, years = 1:7, fill = list(area = 0))
Сочетание tidyr::pivot_wider() и tidyr::pivot_longer() также делает неявные пропущенные значения явными.
# Загрузить пакеты
library(tidyverse)
# Ваши данные
df <- tibble(distance = c(rep("NPR",3), rep(100, 3)),
years = c(3,4,7,1,5,6),
area = seq(10, 60, by = 10))
# Решение
df %>%
pivot_wider(names_from = years,
values_from = area) %>% # pivot_wider() делает ваши неявные пропущенные значения явными
pivot_longer(2:7, names_to = "years",
values_to = "area") %>% # Преобразуйте в нужный формат (длинный)
mutate(area = replace_na(area, 0)) # Замените пропущенные значения (NA) на 0
Ответ или решение
Полное заполнение датафрейма с недостающими комбинациями значений в R
В вашей задаче необходимо дополнить датафрейм, добавив все возможные сочетания значений для факторов distance и years, заполнив недостающие значения в столбце area нулями. Эта задача состоит из нескольких этапов, которые мы рассмотрим подробно.
Шаг 1: Подготовка данных
Сначала подготовим исходные данные. Вы использовали структуру данных с элементами uniqueLoc, distance, years и area. Создадим датафрейм df:
distance <- rep(c("NPR", "100"), each = 3)
years <- c(3, 4, 7, 1, 5, 6)
area <- seq(10, 60, 10)
uniqueLoc <- rep(c("a", "b"), 3)
df <- data.frame(uniqueLoc, distance, years, area)На данном этапе ваш датафрейм df выглядит следующим образом:
uniqueLoc distance years area
1 a NPR 3 10
2 b NPR 4 20
3 a NPR 7 30
4 b 100 1 40
5 a 100 5 50
6 b 100 6 60Шаг 2: Завершение датафрейма
Для заполнения недостающих значений мы можем воспользоваться функцией complete() из пакета tidyr. Этот подход позволяет явно задавать, какие значения мы хотим добавить.
library(tidyr)
# Используем функцию complete для добавления недостающих сочетаний
df_complete <- df %>%
complete(distance, years = 1:7, fill = list(area = 0))В приведенном выше коде мы используем complete() для задания distance и диапазона years от 1 до 7. Параметр fill позволяет указать, что для недостающих значений в столбце area необходимо использовать 0.
Шаг 3: Результат
С помощью кода выше вы получите следующий датафрейм:
distance years area
1 NPR 1 0
2 NPR 2 0
3 NPR 3 10
4 NPR 4 20
5 NPR 5 0
6 NPR 6 0
7 NPR 7 30
8 100 1 40
9 100 2 0
10 100 3 0
11 100 4 0
12 100 5 50
13 100 6 60
14 100 7 0Итоги и дополнительные методы
Функция complete() — это самый простой и лаконичный способ решения вашей задачи. Однако, если вы хотите работать с более сложными преобразованиями данных, вы можете рассмотреть возможность использования сочетания функций pivot_wider() и pivot_longer() для явного отображения недостающих значений:
library(tidyverse)
df %>%
pivot_wider(names_from = years, values_from = area) %>%
pivot_longer(cols = -distance, names_to = "years", values_to = "area") %>%
mutate(area = replace_na(area, 0))Этот подход сначала преобразует ваш датафрейм в широкую форму, а затем возвращает его обратно в длинную, что позволяет вам явно заполнить отсутствующие значения.
Используйте этот процесс в дальнейшем для решения аналогичных задач, чтобы гарантировать, что все комбинации факторов присутствуют в ваших анализах.