Как разобрать или разбить строковую переменную на несколько новых переменных в R - PullRequest
Новая
       72

Как разобрать или разбить строковую переменную на несколько новых переменных в R

2 голосов
/ 14 января 2020

Увидел ответ в Python, похожий на этот вопрос, но не R, так что ради избыточности, поскольку python нет в моей рулевой рубке. Переменная данных «PublicFilings» содержит несколько значений, которые я хотел бы разделить на 4 новые переменные. Ниже перечислены три основных вывода c, но будут разные комбинации подсчетов для суждений, залогов и исков, разумеется, банкротство - да, нет, но я хотел бы, чтобы этот двоичный файл. Есть мысли о простом подходе к фрейму данных? Идентификатор можно использовать в качестве первичного ключа: комбинация «Нет данных» в качестве начального вывода, невозможность использовать запятую для разделения и желание преобразовать «да» в «двоичный» меня отбрасывает. 

Existing Data 
Id   PublicFilings 
1    Bankruptcies: No, Judgments: 0, Liens: 0, Suits: 0 
2    Bankruptcies: Yes, Judgments: 0, Liens: 0, Suits: 0 
3    No Data

Нет данных означает, что не найдено ни одного совпадения с сущностью, и Publi c Данные подачи не были возвращены 

Converted Data 
Id Bankruptcies Judgments Liens Suits 
1  0             0         0     0 
2  1             0         0     0 
3 Null           Null      Null  Null



   df1 <- 
  structure(list(TranId = 1:3, 
                 Name = c("ACME Five,","ACME","WALMART"),
                 Check = c("1234","1234","1235"), 
                 Entity = c("55555","55551","55556"),
                 Match =c("0","0","0"),
                 Score = c("50","60","NA"),
                 Date = c("2019-01-01", "2019-01-02","2019-01-02"),
                 PublicFilings = c("Bankruptcies: No, Judgments: 0, Liens: 10, Suits: 0", 
                                   "Bankruptcies: Yes, Judgments: 0, Liens: 0, Suits: 0", 
                                   "No Data"),
                 Controls =c("2015","2015","1998"),
                 NumEmpoyees = c("5","8","6"),
                 LOB = c("Retail, Food","Retail, Food","Retail, All"),
                 PayScore = c("40","42","NA"),
                 Primary = c("CEO","CEO","CFO"),
                 STARTYear = c("1982","1982","1965"),
                 SpecEvent = c("0","0","0"),
                 Filings =c("0","0","1"),
                 PayExp =c("","","1"
                 )), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

View(df1)


library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
  separate_rows(PublicFilings, sep = ",\\s+") %>%
  separate(PublicFilings, into = c("key", "value"), sep=":\\s+") %>%
  mutate(key = na_if(key, "No Data"),
         value = as.integer(value %in%  c("Yes", "1"))) %>%
  pivot_wider(names_from = key, values_from = value) %>%
  select(-`NA`)
View(df1)

    # A tibble: 3 x 20
  TranId Name  Check Entity Match Score Date  Controls NumEmpoyees LOB   PayScore Primary STARTYear SpecEvent Filings
   <int> <chr> <chr> <chr>  <chr> <chr> <chr> <chr>    <chr>       <chr> <chr>    <chr>   <chr>     <chr>     <chr>  
1      1 ACME~ 1234  55555  0     50    2019~ 2015     5           Reta~ 40       CEO     1982      0         0      
2      2 ACME  1234  55551  0     60    2019~ 2015     8           Reta~ 42       CEO     1982      0         0      
3      3 WALM~ 1235  55556  0     NA    2019~ 1998     6           Reta~ NA       CFO     1965      0         1      
# ... with 5 more variables: PayExp <chr>, Bankruptcies <int>, Judgments <int>, Liens <int>, Suits <int>
Warning message:
Expected 2 pieces. Missing pieces filled with `NA` in 1 rows [9].

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 14 января 2020

Один из вариантов - разделить «PublicFilings» в , на «длинный» формат, затем создать два столбца с separate и преобразовать в «широкий» формат с pivot_wider

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
     separate_rows(PublicFilings, sep = ",\\s+") %>%
     separate(PublicFilings, into = c("key", "value"), sep=":\\s+") %>%
     mutate(key = na_if(key, "No Data"),
           value = as.integer(value %in%  c("Yes", "1"))) %>%
     pivot_wider(names_from = key, values_from = value) %>%
     select(-`NA`)
#    Id Bankruptcies Judgments Liens Suits
#1  1            0         0     0     0
#2  2            1         0     0     0
#3  3           NA        NA    NA    NA

данные 

df1 <- structure(list(Id = 1:3, PublicFilings = c("Bankruptcies: No, Judgments: 0, Liens: 0, Suits: 0", 
"Bankruptcies: Yes, Judgments: 0, Liens: 0, Suits: 0", "No Data"
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))
0 голосов
/ 15 января 2020

Вот базовое решение R, где используются strsplit() + gsub() 

u <- strsplit(df$PublicFilings,split = ", ")
u[[which(lengths(u)==1)]] <- rep(NA, max(lengths(u)))
M <- do.call(rbind, Map(function(x) gsub(".*:\\s","",x), u))
M[M=="No"] <- 0
M[M=="Yes"] <- 1
dfout <- cbind(df[1],setNames(data.frame(M),gsub(":.*","",u[[which.max(lengths(u))]])))

, такие что 

> dfout
  Id Bankruptcies Judgments Liens Suits
1  1            0         0     0     0
2  2            1         0     0     0
3  3         <NA>      <NA>  <NA>  <NA>

DATA 

df <- structure(list(Id = 1:3, PublicFilings = c("Bankruptcies: No, Judgments: 0, Liens: 0, Suits: 0", 
"Bankruptcies: Yes, Judgments: 0, Liens: 0, Suits: 0", "No Data"
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))
...