Reorganizacja danych z 3 wierszy do 1

Question

Potrzebuję zmienić organizację danych z pliku csv zawierającego głównie powtarzające się dane. Mam dane importowane do R w dataframe ale mam problemy z następujących czynności:

ID Language Author Keyword 
12 eng  Rob  COLOR=Red 
12 eng  Rob  SIZE=Large 
12 eng  Rob  DD=1 
15 eng  John  COLOR=Red 
15 eng  John  SIZE=Medium 
15 eng  John  DD=2 

Co muszę zrobić, to przekształcić to w jednym rzędzie z każdego słowa kluczowego w oddzielnej kolumnie

ID Language Author COLOR SIZE  DD 
12 eng  Rob  Red Large  1 

Jakieś pomysły?

Answer 1

Korzystanie pakiet reshape2 jest prosta:

Z tt zdefiniowane jak w Gary's answer

library("reshape2") 

tt <- cbind(tt, colsplit(tt$Keyword, "=", c("Name", "Value"))) 
tt_new <- dcast(tt, ID + Language + Author ~ Name, value.var="Value") 

co daje

> tt_new 
    ID Language Author COLOR DD SIZE 
1 12  eng Rob Red 1 Large 
2 15  eng John Red 2 Medium 

Answer 2

Korzystanie plyr ans strsplit można zrobić coś takiego:

library(plyr) 
res <- ddply(dat,.(ID,Language,Author),function(x){ 
     unlist(sapply(strsplit(x$Keyword,'='),'[',2)) 
}) 

colnames(res)[4:6] <- c('COLOR','SIZE','DD') 

ID Language Author COLOR SIZE DD 
1 12  eng Rob Red Large 1 
2 15  eng John Red Medium 2 

Edit: o to uogólnienie, że adresy @ Briana dotyczą:

res <- ddply(dat,.(ID,Language,Author), function(x){ 
      kv <- strsplit(x$Keyword, '=') 
      setNames(sapply(kv, `[`, 2), 
         sapply(kv, `[`, 1)) }) 

Answer 3

Spróbuj używając reshape2:

tt <- read.table(header=T,text='ID Language Author Keyword 
12 eng  Rob  COLOR=Red 
12 eng  Rob  SIZE=Large 
12 eng  Rob  DD=1 
15 eng  John  COLOR=Red 
15 eng  John  SIZE=Medium 
15 eng  John  DD=2') 

tt$Keyword <- as.character(tt$Keyword) 

tt <- transform(tt, key_val = lapply(tt$Keyword,function(x) strsplit(x,'=')[[1]][2]), 
key_var = lapply(tt$Keyword,function(x) strsplit(x,'=')[[1]][1])) 

tt_new <- dcast (tt, ID + Language + Author ~ key_var, value.var='key_val')