Перемещение столбцов data.table в строки в зависимости от условий

Question

У меня есть большой data.table, который настроен так:

ID Line.Rec Line.D.Amount Line.Desc Line1.Record Line1.D.Amount Line1.C.Amount Line2.Rec
1  1        100           test      2            500            200            3
2  1        200           testb     2            800            100            3
3  1        600           testc     2            900            500            NA

Каждое событие / строка содержит идентификатор и другие статические столбцы, такие как Eventdate.Но есть различное количество строк (потенциально от 1 до 99).Строки также содержат различное количество столбцов.Строки не являются фиксированными, и некоторые файлы будут иметь строки, отличные от этой.Поэтому я должен использовать имена столбцов, а не позиции.

Мне бы хотелось, чтобы таблица data.table выглядела следующим образом:

ID Record D.Amount C.Amount Description
1  1      100      0        test
1  2      500      200
1  3      0        0        
2  1      200               testb
2  2      800      100    
2  3      0        0  
3  1      600      0        testc
3  2      900      500      

Необходимо обеспечить, чтобы любой столбец соответствовал первой части имени (строка., Строка1.,line2., ... line99.) включены в правильный ряд.Строка идентификатора (и EventDate) должна быть включена, как показано на рисунке, чтобы я мог отследить, какие строки принадлежат друг другу.

Есть идеи?

Answer 1

Не совсем data.table вопрос.Вы можете рассмотреть возможность изменения тега.Вот что вам следует начать:

library(data.table)
dt <- fread("ID Line.Rec Line.D.Amount Line.Desc Line1.Record Line1.D.Amount Line1.C.Amount Line2.Rec
1  1        100           test      2            500            200            3
2  1        200           testb     2            800            100            3
3  1        600           testc     2            900            500            NA")
#ensure that relevant columns share the same names
setnames(dt, gsub("Rec$", "Record", names(dt)))

#identify which columns forms a sub dataset
otherCols <- setdiff(names(dt), "ID")
groupCols <- split(otherCols, sapply(strsplit(otherCols, "\\."), `[`, 1))
newCols <- sapply(names(groupCols), 
    function(x) gsub(paste0(x, "."), "", groupCols[[x]]))

#take sub columns of original dataset by group    
subDataLs <- lapply(names(groupCols),
    function(x) setnames(dt[, c("ID", groupCols[[x]]), with=FALSE], 
        c("ID", newCols[[x]]))
)

#rbind sub datasets
output <- rbindlist(subDataLs, use.names=TRUE, fill=TRUE)

#format to desired output
cols <- names(output)[sapply(output, is.numeric)]
output[, (cols) := replace(.SD, is.na(.SD), 0), .SDcols=cols]
cols <- names(output)[sapply(output, is.character)]
output[, (cols) := replace(.SD, is.na(.SD), ""), .SDcols=cols]

output:

   ID Record D.Amount  Desc C.Amount
1:  1      1      100  test        0
2:  2      1      200 testb        0
3:  3      1      600 testc        0
4:  1      2      500            200
5:  2      2      800            100
6:  3      2      900            500
7:  1      3        0              0
8:  2      3        0              0
9:  3      0        0              0