объединить два кадра данных, чтобы столбец содержал несколько значений

Question

Мои данные выглядят так:

df1
#>           Artist          Album Year
#> 1        Beatles  Sgt. Pepper's 1967
#> 2 Rolling Stones Sticky Fingers 1971

и

df2
#>    Artist Members
#> 1 Beatles  George
#> 2 Beatles   Ringo
#> 3 Beatles    Paul
#> 4 Beatles    John

И я хотел бы присоединиться к этим двум dfs, что я считаю "неопрятным" способом.Несмотря на неопрятность, для меня будет очень полезно, чтобы окончательный результат был похож на пример ниже, где каждая группа (Artist) занимает только одну строку, а все члены группы помещаются в один столбец, разделенные запятыми:

Desired Output
#>           Artist          Album                   Members Year
#> 1        Beatles  Sgt. Pepper's George, Ringo, Paul, John 1967
#> 2 Rolling Stones Sticky Fingers                           1971

Мне удалось приблизиться к решению (ниже), но:

1. Есть ли более простой способ сделать это?
2. Как я могу обобщить мой код так, чтобы, если есть группа с, скажем, 11 участниками или 13 участниками, код все еще работал?
3. Когда данные отсутствуют, как для Rolling Stones, значения равны "NA».Легко ли сделать их пустыми?

library(tidyverse)
df1 <- data.frame(stringsAsFactors=FALSE,
      Artist = c("Beatles", "Rolling Stones"),
       Album = c("Sgt. Pepper's", "Sticky Fingers"),
        Year = c(1967, 1971)
)

df2 <- data.frame(stringsAsFactors=FALSE,
       Artist = c("Beatles", "Beatles", "Beatles", "Beatles"),
    Members = c("George", "Ringo", "Paul", "John")
)

df <- left_join(df1, df2, by = "Artist")
df <- df %>% group_by(Artist) %>% mutate(member_number = seq_along(Members))
df <- spread(df, key = "member_number", value = "Members", sep = "_")
df <- df %>% unite(col = "members", member_number_1:member_number_4, sep = ",")

Что дает вывод

df
#> # A tibble: 2 x 4
#> # Groups:   Artist [2]
#>   Artist         Album           Year members               
#>   <chr>          <chr>          <dbl> <chr>                 
#> 1 Beatles        Sgt. Pepper's   1967 George,Ringo,Paul,John
#> 2 Rolling Stones Sticky Fingers  1971 NA,NA,NA,NA

Answer 1

немного по-другому:

library(dplyr)


 left_join(df1, df2) %>% 
    group_by(Artist, Album, Year) %>% 
    summarise(members = paste(Members, collapse = ","))

# A tibble: 2 x 4
# Groups:   Artist, Album [?]
  Artist         Album           Year members               
  <chr>          <chr>          <dbl> <chr>                 
1 Beatles        Sgt. Pepper's   1967 George,Ringo,Paul,John
2 Rolling Stones Sticky Fingers  1971 NA  

Answer 2

Использование data.table

library(data.table)
setDT(df2)[df1, on = .(Artist)][, .(members = toString(Members)),
   .(Artist, Album, Year)]
#          Artist          Album Year                   members
#1:        Beatles  Sgt. Pepper's 1967 George, Ringo, Paul, John
#2: Rolling Stones Sticky Fingers 1971                        NA

Answer 3

Мы можем left_join, а затем summarise несколько столбцов и свернуть их в unique строки, разделенные запятыми.

library(dplyr)

left_join(df1, df2, by = "Artist") %>%
   group_by(Artist) %>%
   summarise_at(vars(Album:Members), ~toString(unique(.)))

# A tibble: 2 x 4
#  Artist         Album          Year  Members                  
#  <chr>          <chr>          <chr> <chr>                    
#1 Beatles        Sgt. Pepper's  1967  George, Ringo, Paul, John
#2 Rolling Stones Sticky Fingers 1971  NA                       

Answer 4

Мой пакет safejoin разрешает операции агрегирования объединенной таблицы с помощью переменной объединения:

# devtools::install_github("moodymudskipper/safejoin")
library(safejoin)
library(dplyr)
df1 %>% eat(df2, .agg = toString)
# Joining, by = "Artist"
#           Artist          Album Year                   Members
# 1        Beatles  Sgt. Pepper's 1967 George, Ringo, Paul, John
# 2 Rolling Stones Sticky Fingers 1971                      <NA>