Изменение продольного значения на широкое для данных с несколькими строками на субъект

Question

Изменение продольного значения на широкое для данных с несколькими строками на субъект

Вы можете перебрать массив и отклонить элементы в child_array, которые вам не нужны. Обратите внимание, что это изменит исходный объект.

const obj = [{"father_id":1,"name":"father 1","child_array":[{"id":11,"name":"father 1 child 1"},{"id":12,"name":"father 1 child 2"}]},{"father_id":2,"name":"father 2","child_array":[{"child_id":21,"name":"father 2 child 1"},{"child_id":22,"name":"father 2 child 2 - TO DELETE"}]}];

_.forEach(obj, item => {
  item.child_array = _.reject(item.child_array, {child_id: 22});
});

console.log(obj);

<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/lodash.js/4.17.10/lodash.min.js"></script>

-4

r date group-by grouping reshape

задан Jon Spring 20 January 2019 в 04:27

2 ответа

Другие вопросы по тегам:

r date group-by grouping reshape

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

Мы могли бы помочь, если бы вы предоставили некоторые образцы данных. Сеть полна учебников по использованию следующих функций, которые делают то, что вас интересует:

gather() и spread() из пакета tidyr

melt() и [114 ] из пакета reshape2

score 0 · Answer 2

Вот подход, использующий tidyr.

library(tidyr)
df2 <- df %>%
  # (optional) First convert all the data columns to text so 
  #   they're readable throughout the process.
  mutate_at(vars(Date:Q6_text), as.character) %>%

  # Gather into long format, where we record the column it came from 
  #   as "question" and the value it held as "value"
  gather(question, value, -Subject_ID, -row_num) %>%

  # Combine the row_num and question into a new column
  unite("question2", c("row_num", "question")) %>%

  # Use that new column to spread everything out
  spread(question2, value)


> df2
  Subject_ID     1_Date 1_Q1  1_Q2_text 1_Q3 1_Q4 1_Q5 1_Q6_text     2_Date 2_Q1 2_Q2_text 2_Q3 2_Q4 2_Q5     2_Q6_text     3_Date 3_Q1 3_Q2_text 3_Q3 3_Q4 3_Q5 3_Q6_text
1          1 2019-01-01    4    Because    5    5    1 and so on 2019-01-02    1 O, bother    5    4    1          <NA> 2019-01-03    2      <NA>    3    4 <NA>      <NA>
2          2 2018-12-04 <NA>       <NA>    1    4    1      <NA>       <NA> <NA>      <NA> <NA> <NA> <NA>          <NA>       <NA> <NA>      <NA> <NA> <NA> <NA>      <NA>
3          3 2018-12-15    3 In addtion    5 <NA>    3      <NA> 2018-12-26    1      <NA>    4    3    2 in conclusion       <NA> <NA>      <NA> <NA> <NA> <NA>      <NA>