我有麻烦重新安排以下数据帧:
set.seed(45)
dat1 <- data.frame(
name = rep(c("firstName", "secondName"), each=4),
numbers = rep(1:4, 2),
value = rnorm(8)
)
dat1
name numbers value
1 firstName 1 0.3407997
2 firstName 2 -0.7033403
3 firstName 3 -0.3795377
4 firstName 4 -0.7460474
5 secondName 1 -0.8981073
6 secondName 2 -0.3347941
7 secondName 3 -0.5013782
8 secondName 4 -0.1745357
我想重塑它，以便每个唯一的“name”变量都是一个行名，“值”作为该行的观察值，“数字”作为冒号。就像这样:
name 1 2 3 4
1 firstName 0.3407997 -0.7033403 -0.3795377 -0.7460474
5 secondName -0.8981073 -0.3347941 -0.5013782 -0.1745357
我试过熔化和铸造，还有其他一些方法，但似乎都不行。
如果考虑性能，另一个选择是使用数据。表格对reshape2的melt和dcast函数的扩展
(参考:使用data.tables进行高效重塑)
library(data.table)
setDT(dat1)
dcast(dat1, name ~ numbers, value.var = "value")
# name 1 2 3 4
# 1: firstName 0.1836433 -0.8356286 1.5952808 0.3295078
# 2: secondName -0.8204684 0.4874291 0.7383247 0.5757814
至于数据。表v1.9.6可以对多个列进行强制转换
## add an extra column
dat1[, value2 := value * 2]
## cast multiple value columns
dcast(dat1, name ~ numbers, value.var = c("value", "value2"))
# name value_1 value_2 value_3 value_4 value2_1 value2_2 value2_3 value2_4
# 1: firstName 0.1836433 -0.8356286 1.5952808 0.3295078 0.3672866 -1.6712572 3.190562 0.6590155
# 2: secondName -0.8204684 0.4874291 0.7383247 0.5757814 -1.6409368 0.9748581 1.476649 1.1515627
基本重塑功能工作得非常好:
df <- data.frame(
year = c(rep(2000, 12), rep(2001, 12)),
month = rep(1:12, 2),
values = rnorm(24)
)
df_wide <- reshape(df, idvar="year", timevar="month", v.names="values", direction="wide", sep="_")
df_wide
在哪里
Idvar是分隔行的类列
Timevar是要宽转换的类列
V.names是包含数值的列
方向指定宽或长格式
可选的sep参数是输出data.frame中timevar类名和v.names之间的分隔符。
如果不存在idvar，在使用重塑()函数之前创建一个:
df$id <- c(rep("year1", 12), rep("year2", 12))
df_wide <- reshape(df, idvar="id", timevar="month", v.names="values", direction="wide", sep="_")
df_wide
只需要记住idvar是必需的!timevar和v.names部分很简单。这个函数的输出比其他一些函数更可预测，因为所有内容都是显式定义的。
对于tidyr，有pivot_wider()和pivot_longer()，它们分别被广义为从long -> wide或wide -> long进行重塑。使用OP的数据:
单列长>宽
library(tidyr)
dat1 %>%
pivot_wider(names_from = numbers, values_from = value)
# # A tibble: 2 x 5
# name `1` `2` `3` `4`
# <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 firstName 0.341 -0.703 -0.380 -0.746
# 2 secondName -0.898 -0.335 -0.501 -0.175
多列长>宽
Pivot_wider()还能够执行更复杂的枢轴操作。例如，你可以同时对多个列进行主元操作:
# create another column for showing the functionality
dat2 <- dat1 %>%
dplyr::rename(valA = value) %>%
dplyr::mutate(valB = valA * 2)
dat2 %>%
pivot_wider(names_from = numbers, values_from = c(valA, valB))
# # A tibble: 2 × 9
# name valA_1 valA_2 valA_3 valA_4 valB_1 valB_2 valB_3 valB_4
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 firstName 0.341 -0.703 -0.380 -0.746 0.682 -1.41 -0.759 -1.49
# 2 secondName -0.898 -0.335 -0.501 -0.175 -1.80 -0.670 -1.00 -0.349
在文档中可以找到更多的功能。
如果考虑性能，另一个选择是使用数据。表格对reshape2的melt和dcast函数的扩展
(参考:使用data.tables进行高效重塑)
library(data.table)
setDT(dat1)
dcast(dat1, name ~ numbers, value.var = "value")
# name 1 2 3 4
# 1: firstName 0.1836433 -0.8356286 1.5952808 0.3295078
# 2: secondName -0.8204684 0.4874291 0.7383247 0.5757814
至于数据。表v1.9.6可以对多个列进行强制转换
## add an extra column
dat1[, value2 := value * 2]
## cast multiple value columns
dcast(dat1, name ~ numbers, value.var = c("value", "value2"))
# name value_1 value_2 value_3 value_4 value2_1 value2_2 value2_3 value2_4
# 1: firstName 0.1836433 -0.8356286 1.5952808 0.3295078 0.3672866 -1.6712572 3.190562 0.6590155
# 2: secondName -0.8204684 0.4874291 0.7383247 0.5757814 -1.6409368 0.9748581 1.476649 1.1515627
