data.table::melt 中的变量值与模式

Question

在回答这个问题patterns时，我尝试将该功能与以下内容一起使用data.table::melt：

df1 <- structure(list(Material_code = 111:112, 
                      actual_202009 = c(30L, 19L), 
                      actual_202010 = c(44L, 70L), 
                      actual_202011 = c(24L, 93L), 
                      pred_202009 = c(25L, 23L), 
                      pred_202010 = c(52L, 68L), 
                      pred_202011 = c(27L, 100L)), 
                 class = c("data.table", "data.frame"), 
                 row.names = c(NA, -2L))

我想将宽表转换为长表，将actual和pred值分开。我认为日期部分将保留在变量中，但它被更改为因子数字（1、2 等）：

melt(df1, 1, measure = patterns(actual = "actual_", pred = "pred_"))[1, ]
>    Material_code variable actual pred
> 1:           111        1     30   25

我想要该字段中的“202009”而不是“1” variable。

我完全意识到我可以通过使用以下方法来实现这一目标tstrsplit：

melt(df1, 1)[, 
           c("type", "variable") := tstrsplit(variable, "_", fixed = TRUE)][,
                 dcast(.SD, Material_code + date ~ type)]

但我期待着patterns我可以产生一种不那么冗长的方式。

我尝试过的：

• 我更改了（默认为 true），但它在列（1、2、...）variable.factor = FALSE中生成相同的值，只是这次它们是字符串。variable

预期输出：

我希望以下代码能够产生所示的输出（当然用适当的内容替换argument1and ）：argument2

melt(df1, 1, measure = patterns(actual = "actual_", pred = "pred_"), argument1, argument2)[1, ]
>    Material_code variable actual pred
> 1:           111   202009     30   25

有可能吗，还是必须走很长的路？

Answer 1

在data.table1.14.1（开发版本截至 2021-05-18）中，可以使用新合并的measure函数来解决该问题。像这样：

melt(df1, measure.vars= measure(value.name, date, pattern="(actual|pred)_(.*)"))

   Material_code   date actual pred
1:           111 202009     30   25
2:           112 202009     19   23
3:           111 202010     44   52
4:           112 202010     70   68
5:           111 202011     24   27
6:           112 202011     93  100

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