通过日期选择重复项

Question

嗨，我只需要帮助即可从示例数据创建所需的输出。

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

正如评论中已经提到的那样，这在一定程度上“违反”了整洁数据的前提，尽管如果您在报告生成时间进行此操作，这不是一个问题（其中更广泛的布局可能更加美观）。

尝试以下操作：

library(dplyr)
# library(tidyr) # pivot_wider
out <- dat %>%
  # set up for determining groups of columns
  group_by(ID) %>%
  mutate(
    n = row_number(),
    IDn = paste(n, ID, sep = "_")
  ) %>%
  ungroup() %>%
  # pivot so that each group of columns is now in a wider format
  tidyr::pivot_wider(ID, names_from = "n", values_from = c("IDn", "Date", "Score")) %>%
  # convert from the solitary 'ID' field to the duplicated 'IDn' fields,
  # and fix the augmented ID _values_ to remove the 'n' component
  select(-ID) %>%
  mutate(across(starts_with("IDn"), ~ sub(".*_", "", .))) %>%
  # order them based on the trailing number, natural sort after that
  select(colnames(.)[ order(sub(".*_", "", colnames(.))) ])
out
# # A tibble: 10 x 9
#    IDn_1 Date_1 Score_1 IDn_2 Date_2 Score_2 IDn_3 Date_3 Score_3
#    <chr> <chr>  <chr>   <chr> <chr>  <chr>   <chr> <chr>  <chr>  
#  1 101   44656  10      101   44660  50      101   44676  65     
#  2 102   44656  30      102   44678  66      NA    NA     NA     
#  3 103   44658  40      103   44673  32      NA    NA     NA     
#  4 104   44659  20      104   44682  65      NA    NA     NA     
#  5 105   44661  35      NA    NA     NA      NA    NA     NA     
#  6 106   44661  45      NA    NA     NA      NA    NA     NA     
#  7 107   44682  51      NA    NA     NA      NA    NA     NA     
#  8 108   44683  25      NA    NA     NA      NA    NA     NA     
#  9 109   44684  39      NA    NA     NA      NA    NA     NA     
# 10 110   44685  43      NA    NA     NA      NA    NA     NA     

结果有两件事“错误”：

• id列中有一个n，主要是因为我选择了如何通过每个组重复它们列。

• 所有列都有_＃附加。通常，R更喜欢其列名是唯一的。它可以被强制强制，但是从该点开始对列的任何引用（如果使用列名称）或需要整数列索引（可能是脆弱的）。

• 然而，dplyr和大多数tidyverse一般而言，更偏爱重复名称，以至于我找不到优雅/通用选择（..）一个步骤。

您必须像问题中的名称一样

names(out) <- sub("n?_.*", "", names(out))
out
# # A tibble: 10 x 9
#    ID    Date  Score ID    Date  Score ID    Date  Score
#    <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#  1 101   44656 10    101   44660 50    101   44676 65   
#  2 102   44656 30    102   44678 66    NA    NA    NA   
#  3 103   44658 40    103   44673 32    NA    NA    NA   
#  4 104   44659 20    104   44682 65    NA    NA    NA   
#  5 105   44661 35    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
#  6 106   44661 45    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
#  7 107   44682 51    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
#  8 108   44683 25    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
#  9 109   44684 39    NA    NA    NA    NA    NA    NA   
# 10 110   44685 43    NA    NA    NA    NA    NA    NA   

如果 您很多。）

---

数据（来自OP评论）

dat <- structure(list(ID = c("101", "102", "103", "104", "101", "105", "106", "103", "101", "102", "104", "107", "108", "109", "110" ), Date = c("44656", "44656", "44658", "44659", "44660", "44661", "44661", "44673", "44676", "44678", "44682", "44682", "44683", "44684", "44685"), Score = c("10", "30", "40", "20", "50", "35", "45", "32", "65", "66", "65", "51", "25", "39", "43")), row.names = c(NA, -15L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))