Группировать, агрегировать для создания нового столбца на основе условий

Question

Вот данные

DPS Comodity    Std Issue
111 Hard drive  No Post
111 MBD         NoBoot
111 LCD         Flicker
222 MBD         No Post
222 LCD         No Post
333 MBD         No power

Я должен получить в следующем формате

DPS Comodity            Std Issue
111 Hard drive,MBD,LCD  Hard drive-No Post,MBD-NoBoot,LCD-Flicker
222 MBD,LCD                 No Post
333 MBD                 No Power

Я пытался aggregate(Std Issue~DPS,df,function(x)toString(uniqe(x))), но это приводит к Std Issue как

No Post,No Boot, Flicker
No Post
No Power

Что не соответствует моему требованию, любые предложения по решению этого типа проблемы будут очень полезны и оценены.

aggregate(Std Issue~DPS,df,function(x)toString(uniqe(x)))

или

Вот ожидаемый результат

DPS Comodity            Std Issue
111 Hard drive,MBD,LCD  Hard drive-No Post,MBD-NoBoot,LCD-Flicker
222 MBD,LCD                 No Post
333 MBD                 No Power

Answer 1

Вы можете сделать это, используя data.table package-

  > library(data.table)
  > setDT(dt)[,Std_Issue:=paste0(Comodity,"-",Std.Issue)]
  > setDT(dt)[, list(Comodity = paste(Comodity, collapse=","),
             `Std Issue` = paste(Std_Issue, collapse=",")), by = DPS]

Выход -

DPS           Comodity                                 Std Issue
1: 111 Hard drive,MBD,LCD     Hard drive-No Post,MBD-NoBoot,LCD-Flicker
2: 222            MBD,LCD                   MBD-No Post,LCD-No Post
3: 333                MBD                              MBD-No power

Входные данные-

dt <- read.table(text="DPS  Comodity    Std Issue
111 Hard drive  No Post
                 111    MBD NoBoot
                 111    LCD Flicker
                 222    MBD No Post
                 222    LCD No Post
                 333    MBD No power",header=T,sep="\t")

EDITED-

Этого можно достичь без for loop -

> setDT(dt)[,Std_Issue:=paste0(Comodity,"-",Std.Issue)]
> setDT(dt)[, list(Std_issue = ifelse(length(unlist(unique(lapply(str_split(Std_Issue,"-"),function(x)x[2]))))<3,paste(unique(`Std.Issue`), collapse=","),paste(Std_Issue, collapse=",")),Commodity=paste(Comodity, collapse=",")), by=DPS]

   DPS                            Std_issue                  Commodity
1: 111       Hard drive-No Post,MBD-NoBoot,LCD-Flicker   Hard drive,MBD,LCD
2: 222                              No Post                   MBD,LCD
3: 333                              No power                    MBD

Answer 2

Наконец я нашел решение, которое сработало:

test_df <- data.frame(DPS=c(111,111,111,222,222,333),comodity =c("HDD","MBD","LCD","MBD","LCD","MBD"),stdIss=c("No Post","No Boot","Flicker","No Post","No Post","No Power"))
A <- data.frame(tapply(test_df$comodity,test_df$DPS,FUN = function(x){toString(x)}))
B <- data.frame(tapply(test_df$stdIss,test_df$DPS,FUN=function(x{toString(unique(x))}))
C <- data.frame(A,B)
colnames(C)[1] <- "comodity"
colnames(C)[2] <- "Std Issue"
C$comodity <- strsplit(C$comodity, split = ",")

C$`Std Issue` <- strsplit(C$`Std Issue`,split = ",")
C$new <- NA

D <- list()

for(i in 1:nrow(C)){

   if(length(C$`Std Issue`[[i]])>1){for(j in 1:length(C$`Std Issue`[[i]]))
     {
       D[j]<- paste(C$comodity[[i]][j],C$`Std Issue`[[i]][j],sep = "-")
     }
       C$new[i]<-paste(D,collapse = ",")

     }
    else 
     { 
       C$new[i] <-paste(C$`Std Issue`[i])
     }
}

Answer 3

Мы можем использовать dplyr для применения к обоим столбцам, т.е.

library(dplyr)
df %>% 
 group_by(DPS) %>% 
 summarise_all(funs(toString(unique(.))))

что дает,

# A tibble: 3 x 3
    DPS Comodity             Std_Issue               
  <int> <chr>                <chr>                   
1   111 Hard_drive, MBD, LCD No_Post, NoBoot, Flicker
2   222 MBD, LCD             No_Post                 
3   333 MBD                  No_power