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。
新的(2014年)tidyr包也简单地做到了这一点,gather()/spread()是melt/cast的术语。
编辑:现在,在2019年,tidyr v 1.0已经推出,并将spread和gather设置为弃用路径,更倾向于pivot_更宽和pivot_更长,您可以在这个答案中找到描述。如果你想简要了解一下传播/聚集的短暂生活,请继续阅读。
library(tidyr)
spread(dat1, key = numbers, value = value)
从github,
Tidyr是为了配合整洁的数据框架而设计的重塑重塑,并与magrittr和dplyr携手合作,为数据分析构建一个坚实的管道。
就像reshape2做得比重塑少一样,tidyr做得比重塑少。它是专门为整理数据而设计的,而不是像重塑2那样进行一般的重塑,也不是像重塑那样进行一般的聚合。特别是,内置方法只适用于数据帧,而tidyr不提供边距或聚合。
其他两种选择:
基本包:
df <- unstack(dat1, form = value ~ numbers)
rownames(df) <- unique(dat1$name)
df
sqldf包:
library(sqldf)
sqldf('SELECT name,
MAX(CASE WHEN numbers = 1 THEN value ELSE NULL END) x1,
MAX(CASE WHEN numbers = 2 THEN value ELSE NULL END) x2,
MAX(CASE WHEN numbers = 3 THEN value ELSE NULL END) x3,
MAX(CASE WHEN numbers = 4 THEN value ELSE NULL END) x4
FROM dat1
GROUP BY name')
简单多了!
devtools::install_github("yikeshu0611/onetree") #install onetree package
library(onetree)
widedata=reshape_toWide(data = dat1,id = "name",j = "numbers",value.var.prefix = "value")
widedata
name value1 value2 value3 value4
firstName 0.3407997 -0.7033403 -0.3795377 -0.7460474
secondName -0.8981073 -0.3347941 -0.5013782 -0.1745357
如果你想从宽返回到长,只改变宽为长,不改变对象。
reshape_toLong(data = widedata,id = "name",j = "numbers",value.var.prefix = "value")
name numbers value
firstName 1 0.3407997
secondName 1 -0.8981073
firstName 2 -0.7033403
secondName 2 -0.3347941
firstName 3 -0.3795377
secondName 3 -0.5013782
firstName 4 -0.7460474
secondName 4 -0.1745357