spread() khung dữ liệu dựa trên ID và giá trị trong một cột khác

Question

Tôi đã tìm kiếm một số ví dụ, nhưng tôi không tìm thấy bất kỳ giá trị nào được bật lọc & ngày của chúng.

Date <-c('3/13/2017 6:21', '3/20/2017 6:28','3/13/2017 6:22','3/20/2017 6:28',' 3/13/2017 6:23','3/20/2017 6:28','3/13/2017 6:24',' 3/20/2017 6:28', ' 3/24/2017 6:28') 
Enabled_value<-c(0,1,0,1,0,1,0,1,0) 
Helper<-c('39RTU1','39RTU1','39RTU2','39RTU2','39RTU2','39RTU3','39RTU3','39RTU4','39RTU4', '39RTU4') 

để trông giống như:

Helper  Date(Enabled Value =0)  Date (Enabled Value =1) 
39RTU1  3/13/2017 6:20   3/20/2017 6:28 
39RTU2  3/13/2017 6:21   3/20/2017 6:28 
39RTU3  3/13/2017 6:22   3/20/2017 6:28 
39RTU4  3/13/2017 6:24   3/20/2017 6:28 
39RTU4  3/24/2017 6:28 

Như bạn thấy, tôi có timestamps cho mỗi quan sát - mỗi hàng phải là một trường hợp (ví dụ chuyển từ Enabled_value 0-1, và nếu cuối cùng Enabled_value cho đơn vị = 0, cần có một dòng mới (xem 39RTU4 dưới đây).

tôi đã thực hiện việc mở rộng giảm tập dữ liệu này (từ 500k đến 2k hàng).

Tôi đang cố gắng sử dụng tidyr và dplyr, nhưng spread của tôi vẫn tiếp tục chạy các lỗi.

> sorted_data1<-spread(sorted_data,Enabled_Value,Helper) 
Error: Duplicate identifiers for rows (1340, 1342) 

Answer 1

Có vẻ như các hàng không được xác định duy nhất dựa trên cách bạn đang cố gắng trải rộng. Vì vậy, đầu tiên tính toán một chỉ mục của helper và giá trị được kích hoạt. (Lưu ý tôi đã thay đổi dữ liệu ví dụ của bạn một chút vì một trong số chúng có chiều dài là 10, trong khi hai số còn lại có chiều dài là 9).

Hy vọng điều này sẽ hữu ích. Xin vui lòng làm rõ thêm nếu đây không phải là những gì bạn muốn.

Date <-c('3/13/2017 6:21', '3/20/2017 6:28','3/13/2017 6:22','3/20/2017 6:28',' 3/13/2017 6:23','3/20/2017 6:28','3/13/2017 6:24',' 3/20/2017 6:28', ' 3/24/2017 6:28') 
Enabled_value<-c(0,1,0,1,0,1,0,1,0) 
Helper<-c('39RTU1','39RTU1','39RTU2','39RTU2','39RTU2','39RTU3','39RTU3','39RTU4','39RTU4') 

df <- tibble(Date, Enabled_value, Helper) 
df %>% 
    group_by(Helper, Enabled_value) %>% 
    mutate(count = 1:n()) %>% 
    spread(Enabled_value, Date) %>% 
    rename(Enabled_value_0 = `0`, 
     Enabled_value_1 = `1`) 

# A tibble: 5 x 4 
# Groups: Helper [4] 
    Helper count Enabled_value_0 Enabled_value_1 
* <chr> <int>   <chr>   <chr> 
1 39RTU1  1 3/13/2017 6:21 3/20/2017 6:28 
2 39RTU2  1 3/13/2017 6:22 3/20/2017 6:28 
3 39RTU2  2 3/13/2017 6:23   <NA> 
4 39RTU3  1 3/13/2017 6:24 3/20/2017 6:28 
5 39RTU4  1 3/24/2017 6:28 3/20/2017 6:28