Блог

У меня есть сглаженная иерархия глубиной около 10 слоев. Есть ключ, но, к сожалению, этот ключ не был соблюден, поэтому не может быть использован для моей цели.

Мне нужно взять эту плоскую таблицу и превратить ее в широкую иерархию, единственная связь, которая у меня есть, — это идентификатор строки и родительский идентификатор.

Мои данные выглядят так (упрощенно);

 id  name            description     code    sub_level_name  parent_id
1   Parent Company  My Big Company  MBC     Company 
2   Franchise1      My Franchise1   MF1     Franchise       1
3   Store1          My Store1       MS1     Store           2
4   Store2          My Store2       MS2     Store           2
5   Store1Owner     My Store1Owner  MSO1    Store Owner     3
6   Store2Owner     My Store2Owner  MSO2    Store Owner     4
  

И я бы хотел, чтобы результат выглядел как;

 company_name    company_description   company_code  franchise_name  franchise_description   franchise_code  store_name  store_description   store_code  storeowner_name storeowner_description  storeowner_code
Parent Company  My Big Company        MBC           Franchise1      My Franchise1               MF1  Store1           My Store1        MS1      Store1Owner            My Store1Owner         MSO1
Parent Company  My Big Company        MBC           Franchise1      My Franchise1               MF1  Store2           My Store2        MS2      Store2Owner            My Store2Owner         MSO2
  

Обычно я бы использовал pivot_wider и использовал столбец sub_level_name, но это то, о чем я говорил, не соблюдалось в большей области (эта таблица содержит ~ 7000 строк и может иметь глубину 10)

Я чувствую, что мне нужно сделать, это сопоставить родительский идентификатор с идентификатором и объединить столбцы на основе их sub_level_name для создания типов столбцов «x.name , x.description, x.code) и выполнять это строка за строкой, пока не достигнет верхнего уровня иерархии.

Большое спасибо за любую помощь в этом — не обязательно решение R, и решение SQL также было бы отличным.

Редактировать: Dput исходные данные

 structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6), name = c("Parent Company", 
"Franchise1", "Store1", "Store2", "Store1Owner", "Store2Owner"
), description = c("My Big Company", "My Franchise1", "My Store1", 
"My Store2", "My Store1Owner", "My Store2Owner"), code = c("MBC", 
"MF1", "MS1", "MS2", "MSO1", "MSO2"), sub_level_name = c("Company", 
"Franchise", "Store", "Store", "Store Owner", "Store Owner"), 
    parent_id = c(NA, 1, 2, 2, 3, 4)), class = c("spec_tbl_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -6L), spec = structure(list(
    cols = list(id = structure(list(), class = c("collector_double", 
    "collector")), name = structure(list(), class = c("collector_character", 
    "collector")), description = structure(list(), class = c("collector_character", 
    "collector")), code = structure(list(), class = c("collector_character", 
    "collector")), sub_level_name = structure(list(), class = c("collector_character", 
    "collector")), parent_id = structure(list(), class = c("collector_double", 
    "collector"))), default = structure(list(), class = c("collector_guess", 
    "collector")), skip = 1), class = "col_spec"))
  

Вы можете попробовать создать id столбец для каждого sub_level_name , удалить ненужные столбцы и получить данные в широком формате.

 library(dplyr)

df %>%
  group_by(sub_level_name) %>%
  mutate(id = row_number()) %>%
  select(-parent_id) %>%
  tidyr::pivot_wider(names_from = sub_level_name, 
                     values_from = c(name, description, code))