R의 TSV에서 키 - 값 쌍을 파싱

Question

저는 R에 대해 비교적 새로운 편입니다. 따라서 경험이 많은 사용자는 벡터 공간에서 명확하게 생각하지 않습니다. 그래서 같은 형식있어 데이터 프레임이 있습니다

   metric timestamp    value   tag1  tag2 tag3 tag4 tag5 tag6 tag7 tag8 tag9 tag10 
1 dummy.random.unif 1367848802 0.9936670064926147 host=localhost blah=foo NA NA NA NA NA NA NA NA 
2 dummy.random.unif 1367848822 0.19621700048446655 host=localhost blah=bar NA NA NA NA NA NA NA NA 
3 dummy.linear  1367848842    97.6 shmoo=whatever NA   NA NA NA NA NA NA NA NA 
4 dummy.random.unif 1367848862 0.3171229958534241 host=localhost blah=foo NA NA NA NA NA NA NA NA 
5 dummy.linear  1367848882    97.7 shmoo=whatever NA   NA NA NA NA NA NA NA NA 
6 dummy.random.unif 1367848902 0.2197140008211136 host=localhost blah=foo NA NA NA NA NA NA NA NA 

당신이 볼 수 있듯이

, 키 - 값 쌍을 포함 tag1:tag10 열. 항상 같은 키가 아니며 항상 같은 수의 키가있는 것은 아닙니다. 나는 소비를 위해 더 편리 이와 비슷한 더 많은 것을,이 데이터 프레임을 변환 할 :

   metric timestamp    value tag.host tag.blah tag.shmoo 
1 dummy.random.unif 1367848802 0.9936670064926147 localhost  foo  NA 
2 dummy.random.unif 1367848822 0.19621700048446655 localhost  bar  NA 
3 dummy.linear  1367848842    97.6   NA  NA whatever 
4 dummy.random.unif 1367848862 0.3171229958534241 localhost  foo  NA 
5 dummy.linear  1367848882    97.7   NA  NA whatever 
6 dummy.random.unif 1367848902 0.2197140008211136 localhost  foo whatever 

지금 내가 절차 적으로이 작업을 수행 할 수 있습니다 알고 있지만, 거추장스러운 것, 그리고 올바른 들었습니다 R을 사용하는 방법은 전체 벡터에 대한 연산을 생각하는 것입니다. do.call, daply, strsplit 등의 올바른 순열을 알아 내려고 몇 시간을 보냈지 만 어디에도 없습니다.

이 문제를 해결하기위한 깨끗한 R-ish 방법은 무엇입니까?

Answer 1

DF 입력 된 데이터 프레임은 다음 바와 같이 전체로 melt를 이용하여 긴 형태로 넓은에서 변환 NA 행을 제거 tag.name 및 tag.value에 태그를 분리하고 다시 바꿀 경우 :

library(reshape2) 
m <- na.omit(melt(DF, id = 1:3, value.name = "tag")) 
m.tr <- transform(m, tag.name = sub("=.*", "", tag), 
        tag.value = sub(".*=", "", tag)) 
dcast(metric + timestamp + metric + value ~ tag.name, data=m.tr, 
     value.var="tag.value") 

스왑 마지막 줄에 metric과 timestamp이 있으면 타임 스탬프 순서대로 출력해야합니다. 마지막 줄의 결과는 다음과 같습니다

   metric timestamp  value blah  host shmoo 
1  dummy.linear 1367848842 97.600000 <NA>  <NA> whatever 
2  dummy.linear 1367848882 97.700000 <NA>  <NA> whatever 
3 dummy.random.unif 1367848802 0.993667 foo localhost  <NA> 
4 dummy.random.unif 1367848822 0.196217 bar localhost  <NA> 
5 dummy.random.unif 1367848862 0.317123 foo localhost  <NA> 
6 dummy.random.unif 1367848902 0.219714 foo localhost  <NA>