다음과 같은 데이터 세트가 있습니다.
ISIN Variable Value
182 Sales2008 276
182 Sales2009 800
182 Sales2010 900
182 Sales2011 273
182 Sales2012 276
182 Sales2013 123
182 Sales2014 345
182 Sales2015 444
182 Sales2016 666
182 Sales2017 777
182 Sales2018 999
182 Sales2019 235
182 Salesf2008 276
182 Salesf2009 800
182 Salesf2010 900
182 Salesf2011 273
182 Salesf2012 276
182 Salesf2013 123
182 Salesf2014 345
182 Salesf2015 444
182 Salesf2016 666
182 Salesf2017 777
182 Salesf2018 999
182 Salesf2019 235
182 ROA2008 333
182 ROA2009 333
182 ROA2010 333
182 ROA2011 333
182 ROA2012 333
182 ROA2013 333
182 ROA2014 333
182 ROA2015 333
182 ROA2016 333
182 ROA2017 333
182 ROA2018 333
182 ROA2019 333
당신은 방법의 값 새로운 DF 만드는 어떤 제안이 있습니까 Sales2008
로는 Sales2019
하나 개의 컬럼에 저장 될 수 있습니까? 또한 Salesf2008
to에 대한 값 Salesf2019
은 다음 열에 저장되고 ROA2008
to ROA2019
에 대한 값 은 다음 열에 저장됩니까?
미리 감사드립니다!
예상되는 출력 없이는 말하기 어렵지만 원하는 것처럼 들립니다. 이 용도는 extract()
1) 문자와 2) 4 자리 숫자를 추출하여 두 개의 열을하고, pivot_wider()
넓은 새 열 사용하여 긴에서 이동 : "골"과 "값"열을. 도움이 되었기를 바랍니다 !!
library(tidyr)
library(dplyr) # for %>%
df1 %>%
extract(Variable, c("Col", "Year"), "([A-Za-z]+)(\\d{4})", convert = TRUE) %>%
pivot_wider(names_from = Col, values_from = Value)
# A tibble: 12 x 5
ISIN Year Sales Salesf ROA
<int> <int> <int> <int> <int>
1 182 2008 276 276 333
2 182 2009 800 800 333
3 182 2010 900 900 333
4 182 2011 273 273 333
5 182 2012 276 276 333
6 182 2013 123 123 333
7 182 2014 345 345 333
8 182 2015 444 444 333
9 182 2016 666 666 333
10 182 2017 777 777 333
11 182 2018 999 999 333
12 182 2019 235 235 333
데이터 :
df1 <- read.table(header = TRUE, text = "ISIN Variable Value
182 Sales2008 276
182 Sales2009 800
182 Sales2010 900
182 Sales2011 273
182 Sales2012 276
182 Sales2013 123
182 Sales2014 345
182 Sales2015 444
182 Sales2016 666
182 Sales2017 777
182 Sales2018 999
182 Sales2019 235
182 Salesf2008 276
182 Salesf2009 800
182 Salesf2010 900
182 Salesf2011 273
182 Salesf2012 276
182 Salesf2013 123
182 Salesf2014 345
182 Salesf2015 444
182 Salesf2016 666
182 Salesf2017 777
182 Salesf2018 999
182 Salesf2019 235
182 ROA2008 333
182 ROA2009 333
182 ROA2010 333
182 ROA2011 333
182 ROA2012 333
182 ROA2013 333
182 ROA2014 333
182 ROA2015 333
182 ROA2016 333
182 ROA2017 333
182 ROA2018 333
182 ROA2019 333")
이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.
침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제
몇 마디 만하겠습니다