重新排序 R 中的行组

如何解决重新排序 R 中的行组

我正在做一些用户研究，每个人都以不同的顺序获得零件。数据看起来有点像这样。当前正在将所有内容导入数据表：

Question 3
1        6
2        9

Question 1
1        2
3        5

Question 2
2        5
1        2

我现在有多个 CSV 文件，每个“问题”行的顺序不同。 我可以搜索“问题”行，将它们与每个“问题”之间的所有内容分组并按顺序排列吗？之间会有多条线，我们不知道到底有多少条线。 所以它看起来像这样

Question 1
1        2
3        5 

Question 2
2        5
1        2

Question 3
1        6
2        9

解决方法

解析文件是您的第一步，从那里订购应该直接使用 order 或 dplyr::arrange。

txt <- readLines("quux.txt")
txt
# [1] "Question 3" "1        6" "2        9" "Question 1" "1        2" "3        5" "Question 2" "2        5" "1        2"

lst_of_frames <- lapply(
  split(txt,cumsum(grepl("^Question",txt))),function(z) {
    out <- read.table(header = FALSE,text = z[-1])
    cbind(question = z[1],out)
  })
lst_of_frames
# $`1`
#     question V1 V2
# 1 Question 3  1  6
# 2 Question 3  2  9
# $`2`
#     question V1 V2
# 1 Question 1  1  2
# 2 Question 1  3  5
# $`3`
#     question V1 V2
# 1 Question 2  2  5
# 2 Question 2  1  2

我们现在有一个包含多个框架的列表。如果您希望将它们组合在一起，则存在多个选项：

results <- do.call(rbind,lst_of_frames)
results
#       question V1 V2
# 1.1 Question 3  1  6
# 1.2 Question 3  2  9
# 2.1 Question 1  1  2
# 2.2 Question 1  3  5
# 3.1 Question 2  2  5
# 3.2 Question 2  1  2
dplyr::bind_rows(lst_of_frames)        # similar results
data.table::rbindlist(lst_of_frames)   # similar results

我将使用第一个的结果，然后使用

results[order(results$question,results$V1),]
#       question V1 V2
# 2.1 Question 1  1  2
# 2.2 Question 1  3  5
# 3.2 Question 2  1  2
# 3.1 Question 2  2  5
# 1.1 Question 3  1  6
# 1.2 Question 3  2  9
dplyr::arrange(results,question,V1)  # similar results

注意：这对每个问题中的列数很敏感。如果列数不同...

Question 3
1        6
2        9

Question 1
1        2       10
3        5       11

Question 2
2        5
1        2

然后你有一些选择。

1. 保持广泛。简单的基础 R do.call(rbind,...) 不再那么容易工作：

   do.call(rbind,lst_of_frames)
   # Error in rbind(deparse.level,...) : 
   #   numbers of columns of arguments do not match
   

   但其他的工作正常：

   dplyr::bind_rows(lst_of_frames)
   #     question V1 V2 V3
   # 1 Question 3  1  6 NA
   # 2 Question 3  2  9 NA
   # 3 Question 1  1  2 10
   # 4 Question 1  3  5 11
   # 5 Question 2  2  5 NA
   # 6 Question 2  1  2 NA
   data.table::rbindlist(lst_of_frames,fill = TRUE)  # similar results
   

2. 转向多头。（这是一个“宽对长”的数据讨论。）

   dplyr::bind_rows(lapply(lst_of_frames,function(z) tidyr::pivot_longer(z,-question)))
   # # A tibble: 14 x 3
   #    question   name  value
   #    <chr>      <chr> <int>
   #  1 Question 3 V1        1
   #  2 Question 3 V2        6
   #  3 Question 3 V1        2
   #  4 Question 3 V2        9
   #  5 Question 1 V1        1
   #  6 Question 1 V2        2
   #  7 Question 1 V3       10
   #  8 Question 1 V1        3
   #  9 Question 1 V2        5
   # 10 Question 1 V3       11
   # 11 Question 2 V1        2
   # 12 Question 2 V2        5
   # 13 Question 2 V1        1
   # 14 Question 2 V2        2
   
   # similar results
   library(data.table)
   rbindlist(lapply(lst_of_frames,function(z) melt(as.data.table(z),id = "question")))
   

   这种方法在其他领域有几个优点（例如，ggplot2、整洁的数据管理、易于总结等）。

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