Spaltennamen in mehreren Zeilen?

Question

Ich importiere eine CSV-Datei, die aus einer Kreuztabelle mit Spaltennamen in einer zweizeiligen Hierarchie besteht. Wenn ich die Tabelle in R zu erhalten, sieht das Ergebnis wie folgt aus:

alpha X.1 X.2 beta X.1 X.2 X.3 gamma X.1 
    var1 var2 var3 var1 var2 var3 var4 var1 var4 
1  21 50 5 22 48 6 8 25 8 
2  27 50 5 24 48 6 8 33 8 
3  26 50 5 28 48 6 8 33 8 
4  25 50 5 28 48 6 8 20 8 

Hier alpha, beta und gamma sind alle eine Ebene der Hierarchie, während var1, var2, var3 und var4 die zweite Ebene sind .

Was ich möchte es tun ist Ausgabe wie folgt erhalten, wo die Zeilennamen verkettet sind, sondern auch unter Berücksichtigung der Struktur der Daten.

alpha_var1 alpha_var2 alpha_var3 beta_var1 beta_var2 beta_var3 beta_var4 gamma_var1 gamma_var4 
1   21   50   5  22   48   6   8   25   8 
2   27   50   5  24   48   6   8   33   8 
3   26   50   5  28   48   6   8   33   8 
4   25   50   5  28   48   6   8   20   8 

Irgendwelche Ideen hier? Ich war nicht in der Lage, etwas zu finden, um mit diesem Problem umzugehen. Danke im Voraus.

Answer 1

Dies scheint zu funktionieren, obwohl die Verwendung von xts ein bisschen plump für die na.locf() Funktion scheint, aber ich weiß, es funktioniert und es häufig verwenden, so dass, was ich verwenden.

library(xts) 
#Read in data without headers 
x <- read.delim("Book1.txt", skip = 2, header = FALSE) 
#Read in header files transposing them into columns 
headers <- data.frame(t(read.delim("Book1.txt", nrows = 2, header = FALSE)), stringsAsFactors = FALSE) 

#Create a now column with the value of alpha, beta, gama or NA 
headers$vals <- with(headers, ifelse(grepl("[abg]", X1), X1, NA)) 
#Fill down the values above 
headers$vals <- na.locf(headers$vals) 
#Paste column names together 
colnames(x) <- with(headers, paste(vals, X2, sep = "_")) 
#Resulting object 
x 



alpha_var1 alpha_var2 alpha_var3 beta_var1 beta_var2 beta_var3 beta_var4 gamma_ var1 gamma_var4 
1   21   50   5  22  48   6   8   25   8 
2   27   50   5  24  48   6   8   33   8 
3   26   50   5  28  48   6   8   33   8 
4   25   50   5  28  48   6   8   20   8