Tengo un marco de datos con las siguientes columnas:

df <- A B C 
    heart_rate  ['53.0', '1']   94
    heart_rate  ['54.0', '2']   1
    heart_rate  ['54.0', '1']   9
    heart_rate  ['55.0', '0']   1
    heart_rate  ['55.0', '1']   7

Cómo leer el df1 que solo almacena un valor para los casos donde tenemos y = 1 para B [x, y]. Lo que significa:

Salida del marco de datos deseado df1

  df1 

    A B C  
    heart_rate  53.0    94
    heart_rate  54.0    9
    heart_rate  55.0    7


    structure(list(source = structure(c(1L, 1L, 1L), .Label = "heart_rate", class = "factor"), 
        values = structure(3:1, .Label = c("['171.0', '1']", "['172.0', '1']", 
        "['173.0', '0']"), class = "factor"), timediff = c(6L, 7L, 
        10L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))
r dataframe dplyr tidyr
0
shome 16 feb. 2020 a las 11:23

2 respuestas

La mejor respuesta

Utilizando mi respuesta de la publicación anterior, podemos obtener datos en columnas separadas B y D usando extract y luego filter para seleccionar dónde D = 1.

tidyr::extract(df, B, into = c('B', 'D'), "(\\d+\\.\\d+).*(\\d)") %>%
  dplyr::filter(D == 1) %>%
  dplyr::select(-D)

#           A    B  C
#1 heart_rate 53.0 94
#2 heart_rate 54.0  9
#3 heart_rate 55.0  7

datos 

df <- structure(list(A = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L), 
.Label = "heart_rate", class = "factor"), 
B = structure(c(1L, 3L, 2L, 4L, 5L), .Label = c("[53.0, 1]", 
"[54.0, 1]", "[54.0, 2]", "[55.0, 0]", "[55.0, 1]"), class = "factor"), 
C = c(94L, 1L, 9L, 1L, 7L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))
1
Ronak Shah 16 feb. 2020 a las 08:43

Podemos hacer esto con parse_number después de filter ing

library(dplyr)
library(stringr)
df %>%
    filter(str_detect(B, "1\\]")) %>% 
    mutate(B = readr::parse_number(as.character(B)))
#           A  B  C
#1 heart_rate 53 94
#2 heart_rate 54  9
#3 heart_rate 55  7

O otra opción es base R

transform(subset(cbind(df, read.csv(text = gsub("[][ ]", "", 
      df$B), header = FALSE)), V2 == 1), B = V1)[names(df)]
#           A  B  C
#1 heart_rate 53 94
#3 heart_rate 54  9
#5 heart_rate 55  7

Datos

df <- structure(list(A = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L), 
.Label = "heart_rate", class = "factor"), 
B = structure(c(1L, 3L, 2L, 4L, 5L), .Label = c("[53.0, 1]", 
"[54.0, 1]", "[54.0, 2]", "[55.0, 0]", "[55.0, 1]"), class = "factor"), 
C = c(94L, 1L, 9L, 1L, 7L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))
0
akrun 16 feb. 2020 a las 17:27

Preguntas relacionadas

13 Seleccionar múltiples columnas en un marco de datos de pandas
23 Agregar una nueva columna al DataFrame existente en los pandas de Python
10 Eliminar columna de pandas DataFrame
13 Cómo soltar filas de Pandas DataFrame cuyo valor en una columna determinada es NaN
18 ¿Cómo iterar sobre filas en un DataFrame en Pandas?
8 ¿Cómo seleccionar filas de un DataFrame basado en valores de columna?
19 Obtener la lista de encabezados de columna de pandas DataFrame

Preguntas vinculadas

2 Convierta el valor del factor en numérico en una columna de marco de datos

Nuevas preguntas

3 Mutar nueva variable por condición
2 Cómo crear una nueva columna basada en dos IDS coincidentes de dataframe de diferente longitud en R
3 Bucle que solo genera la última iteración de datos en R
2 valor de retorno de la instrucción if en r
2 Cómo asignar valores en una columna a otras columnas en datos amplios usando R
2 Calcular probabilidades condicionales para variables ficticias en R
2 Usar dplyr para verificar los valores de varias filas que cumplen una condición (excepto todas las filas donde la columna de fecha cae en un período específico)
2 Evite las NA al intersectar la matriz
2 Multiplica ciertos elementos de un vector en R
2 Trazar los resultados del árbol de decisión de tidymodels
Nuevas preguntas con la etiqueta r >

r

R es un entorno de software y lenguaje de programación gratuito y de código abierto para computación estadística, bioinformática, visualización y computación general. Proporcione ejemplos mínimos y reproducibles junto con la salida deseada. Use `dput ()` para los datos y especifique todos los paquetes no base con llamadas a `library ()`. No incruste imágenes para datos o código, use bloques de código sangrado en su lugar. Para preguntas relacionadas con estadísticas, use https://stats.stackexchange.com.

r...