由一个组逐列串联

参见英文答案 > Cumulatively paste (concatenate) values grouped by another variable 4个

假设我有这个输入：

ID     date_1      date_2     str
1            1    2010-07-04  2008-01-20   A
2            2    2015-07-01  2011-08-31   C
3            3    2015-03-06  2013-01-18   D
4            4    2013-01-10  2011-08-30   D
5            5    2014-06-04  2011-09-18   B
6            5    2014-06-04  2011-09-18   B
7            6    2012-11-22  2011-09-28   C
8            7    2014-06-17  2013-08-04   A
10           7    2014-06-17  2013-08-04   B
11           7    2014-06-17  2013-08-04   B

我想通过组变量ID逐步连接str列的值,如以下输出所示：

ID     date_1      date_2     str
1            1    2010-07-04  2008-01-20   A
2            2    2015-07-01  2011-08-31   C
3            3    2015-03-06  2013-01-18   D
4            4    2013-01-10  2011-08-30   D
5            5    2014-06-04  2011-09-18   B
6            5    2014-06-04  2011-09-18   B,B
7            6    2012-11-22  2011-09-28   C
8            7    2014-06-17  2013-08-04   A
10           7    2014-06-17  2013-08-04   A,B
11           7    2014-06-17  2013-08-04   A,B,B

我尝试使用此代码的ave()函数：

within(table, {
  Emp_list <- ave(str, ID, FUN = function(x) paste(x, collapse = ","))
})

但它提供了以下输出,这不是我想要的：

ID      date_1     date_2      str
1         1    2010-07-04 2008-01-20     A
2         2    2015-07-01 2011-08-31     C
3         3    2015-03-06 2013-01-18     D
4         4    2013-01-10 2011-08-30     D
5         5    2014-06-04 2011-09-18     B,B
6         5    2014-06-04 2011-09-18     B,B
7         6    2012-11-22 2011-09-28     C
8         7    2014-06-17 2013-08-04     A,B,B
10        7    2014-06-17 2013-08-04     A,B,B
11        7    2014-06-17 2013-08-04     A,B,B

当然,我想避免循环,因为我在大型数据库上工作.

使用Reduce()的ave()怎么样？ Reduce()函数允许我们在计算结果时累积结果.因此,如果我们使用paste()运行它,我们可以累积粘贴的字符串.

f <- function(x) {
    Reduce(function(...) paste(..., sep = ", "), x, accumulate = TRUE)
}

df$str <- with(df, ave(as.character(str), ID, FUN = f)

它给出了更新的数据帧df

ID     date_1     date_2     str
1   1 2010-07-04 2008-01-20       A
2   2 2015-07-01 2011-08-31       C
3   3 2015-03-06 2013-01-18       D
4   4 2013-01-10 2011-08-30       D
5   5 2014-06-04 2011-09-18       B
6   5 2014-06-04 2011-09-18    B, B
7   6 2012-11-22 2011-09-28       C
8   7 2014-06-17 2013-08-04       A
10  7 2014-06-17 2013-08-04    A, B
11  7 2014-06-17 2013-08-04 A, B, B

注意：函数(…)paste(…,sep =“,”)也可以是函数(x,y)paste(x,y,sep =“,”). (感谢Pierre Lafortune)