値の異なる大きな文字列を複数の列に分割します。

Question

文字列には、行ごとに異なる値の文字列があります。これは、ほんの少しの例である：私は、列名と後の値として、コロンの前に値を割り当てる

structure(list(GoodForMeal = "dessert': False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True, 'breakfast': False, 'brunch': False}"), .Names = "GoodForMeal", row.names = c(NA, 
-1L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")) 

：ここ

GoodForMeal %>% head(5) 
# A tibble: 5 x 1 
GoodForMeal                     
<chr> 
1 dessert': False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True 
2 dessert': False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True 
3 <NA> 
4 dessert': False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True 
5 dessert': False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True 

は、列の最初の行のdput()ですコロンをそれぞれの列の値として使用します。

例：

desert latenight lunch diner 
1 False False  True True 
2 False False  True True 
3 NA  NA  NA NA 
4 False False  True True 
5 False False  True True 

Iはtidyr packadgeとseparateとspread機能でそれを試してみました：問題は、Rはコロンの前のすべての値を分割されていないある

separate(GoodForMeal, c("key", "value"), sep = ":", extra = "merge") %>% spread(key, value) 

しかしちょうど最初の値。

だから、結果は以下のようになります。it'sを例にのように見えるように値を分割する方法

GoodForMeal %>% str() 

Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 4464 obs. of 2 variables: 
$ dessert': chr " False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': False, 'breakfast': False, 'brunch': False}" " False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True, 'breakfast': False, 'brunch': False}" " False, 'latenight': False, 'lunch': False, 'dinner': False, 'breakfast': False, 'brunch': False}" " False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True, 'breakfast': False, 'brunch': False}" ... 
$ <NA> : chr NA NA NA NA ... 

任意のアイデア？ THX

Answer 1

あなたが提供してきたテストデータでの作業、私は食事の時間のキーワードと一緒に、'と:ような文字の列を取り除くために最初mutateを使用します。これにより、さまざまな食事時間を区切るカンマで区切ることができます。

df <- structure(list(GoodForMeal = "dessert': False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True, 'breakfast': False, 'brunch': False}"), 
       .Names = "GoodForMeal", row.names = c(NA, -1L), 
       class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")) 

df %>% 
    mutate(GoodForMeal = trimws(gsub("[':]|dessert|lunch|dinner|latenight|brunch", 
            "", 
            GoodForMeal))) %>% 
    separate(GoodForMeal, 
      c("dessert", "latenight", "lunch", "dinner"), 
      ", ", 
      extra="drop") 

それは得られるはず：私はこれが役立ち願ってい

# A tibble: 1 x 4 
# dessert latenight lunch dinner 
# * <chr>  <chr> <chr> <chr> 
# False  False True True 

以下は例示です。

Answer 2

これは洗練された解決策ではありませんが、長いことですが、うまくいくようです。私はより一般的にするためにデータを変更しました。これが良いスタートになることを願っています。

# i made some changes in the data; remove lunch entry in the 4th element and remove dessert in the 1st 
sampleData <- c("'dessert': False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True", 
      "'dessert': False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True", 
      NA, 
      "'dessert': False, 'latenight': False, 'dinner': True", 
      "'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True") 

# [1] "'dessert': False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True" 
# [2] "'dessert': False, 'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True" 
# [3] NA                 
# [4] "'dessert': False, 'latenight': False, 'dinner': True"    
# [5] "'latenight': False, 'lunch': True, 'dinner': True" 

# not sure if this is necessary, but jsut to clean the data 
sampleData <- gsub(x = sampleData, pattern = "'| ", replacement = "") 

# i'm a data.table user, so i'll jsut use tstrsplit 
# split the pairs within each elements first 
x <- data.table::tstrsplit(sampleData, ",") 

# split the header and the entry 
test <- lapply(x, function(x) data.table::tstrsplit(x, ":", fixed = TRUE)) 

# get the headers 
indexHeader <- do.call("rbind", lapply(test, function(x) x[[1]])) 

# get the entries 
indexValue <- do.call("rbind", 
         lapply(test, function(x){if(length(x) > 1){ return(x[[2]])}else{ return(x[[1]])} })) 

# get unique headers 
colNames <- unique(as.vector(indexHeader)) 

colNames <- colNames[!is.na(colNames)] 

# determine the order of the entries using the header matrix 
indexUse <- apply(indexHeader, 2, function(x) match(colNames, x)) 

# index the entry matrix using the above matching 
resA <- mapply(FUN = function(x,y) x[y], 
       x = as.data.frame(indexValue), 
       y = as.data.frame(indexUse)) 

# convert to data frame 
final <- as.data.frame(t(resA)) 

# rename columns 
colnames(final) <- colNames 

# should give something like this 
final 
# dessert latenight lunch dinner 
# False  False True True 
# False  False True True 
# <NA>  <NA> <NA> <NA> 
# False  False <NA> True 
# <NA>  False True True