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Question

私は、この（これらは、最初の24行です）のように見えるのデータフレームがあります。

row  Name   Age 
1  John   22 
2  Alice  29 
3  Michael  33 
4  Briefing  NA 
5  Class  A 
6  Year   2016 
7  Observation 0 
8  End   NA 
9  Steward  35 
10  Louis  20 
11  Josh   22 
12  Marie  39 
13  Briefing  NA 
14  Observation 2 
15  Year   2017 
16  End   NA 
17  Adam   27 
18  Joseph  26 
19  Andrew  26 
20  Briefing  NA 
21  Observation 2 
22  Year   2017 
23  Class  B 
24  End   NA 

私はそれが私がいることを理解し、この

 Name Age Class Year Observation 
    John 22 A  2016 0 
    Alice 29 A  2016 0 
    Michael 33 A  2016 0 
    Steward 35 NA  2017 2 
    Louis 20 NA  2017 2 
    Josh 22 NA  2017 2 
    Marie 39 NA  2017 2 
    Adam 27 B  2017 2 
    Joseph 26 B  2017 2 
    Andrew 26 B  2017 2

に見えるようにしたいがこのプロセスには次のことが必要です。

• "ブリーフィング"という単語から "エンド"という単語にデータを転送する必要があるすべての範囲を検出します。
• また、コンポーネントが変更されているので、最初のグループは情報を「クラス」、「年」および「観測」の列に転送し、2番目のグループは「年」列のみに情報を転送します。 「観測」はNA値で列「クラス」を残す。第3のグループは、「クラス」、「年」、および「観察」の列に関する情報をもう一度提供します。

私はR.

を編集して、このタスクに取り組むためにあなたの助けに感謝し、次のようになります。ここではdput

structure(list(row = 1:24, Name = structure(c(7L, 2L, 12L, 4L, 
5L, 15L, 13L, 6L, 14L, 10L, 9L, 11L, 4L, 13L, 15L, 6L, 1L, 8L, 
3L, 4L, 13L, 15L, 5L, 6L), .Label = c("Adam", "Alice", "Andrew", 
"Briefing", "Class", "End", "John", "Joseph", "Josh", "Louis", 
"Marie", "Michael", "Observation", "Steward", "Year"), class = "factor"), 
    Age = structure(c(6L, 9L, 10L, NA, 13L, 4L, 1L, NA, 11L, 
    3L, 6L, 12L, NA, 2L, 5L, NA, 8L, 7L, 7L, NA, 2L, 5L, 14L, 
    NA), .Label = c("0", "2", "20", "2016", "2017", "22", "26", 
    "27", "29", "33", "35", "39", "A", "B"), class = "factor")), .Names = c("row", 
"Name", "Age"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -24L)) 

Answer 1

は基本的にあなたが行方向に一緒にsmushed 2つのデータフレームを持っています。私たちはそれらを分けて、列方向に一緒に戻し合います。

library(dplyr) 
library(tidyr) 

# flag rows as being part of the "lookup" data frame 
# and add a grouping so we know which lookup values belong with which data values 
df = mutate(df, group = cumsum(df$Name == "End"), 
     is_lookup = cumsum(Name == "Briefing") > cumsum(Name == "End") | Name == "End") %>% 
    select(-row) 

# break off the lookup data and make it wide 
lookup = filter(df, is_lookup, 
       ! Name %in% c("Briefing", "End")) %>% 
    spread(key = Name, value = Age) 

# break off the non-lookup data and join it to the wide lookup 
df %>% filter(!is_lookup) %>% 
    select(Name, group) %>% 
    left_join(lookup) %>% 
    select(-group, -is_lookup) 
# Joining, by = "group" 
#  Name Class Observation Year 
# 1  John  A   0 2016 
# 2 Alice  A   0 2016 
# 3 Michael  A   0 2016 
# 4 Steward <NA>   2 2017 
# 5 Louis <NA>   2 2017 
# 6  Josh <NA>   2 2017 
# 7 Marie <NA>   2 2017 
# 8  Adam  B   2 2017 
# 9 Joseph  B   2 2017 
# 10 Andrew  B   2 2017