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。
将三列数据框架重塑为矩阵(“长”到“宽”格式)。这个问题已经结束了，所以我在这里写了一个替代解。
我找到了另一种解决方案，可能对寻找将三列转换为矩阵的人有用。我指的是去耦(2.3.2)包。以下摘自他们的网站
生成一种表，其中行来自id_cols，列来自names_from，值来自values_from。
使用
pivot_wider_profile(
data,
id_cols,
names_from,
values_from,
values_fill = NA,
to_matrix = FALSE,
to_sparse = FALSE,
...
)
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。
将三列数据框架重塑为矩阵(“长”到“宽”格式)。这个问题已经结束了，所以我在这里写了一个替代解。
我找到了另一种解决方案，可能对寻找将三列转换为矩阵的人有用。我指的是去耦(2.3.2)包。以下摘自他们的网站
生成一种表，其中行来自id_cols，列来自names_from，值来自values_from。
使用
pivot_wider_profile(
data,
id_cols,
names_from,
values_from,
values_fill = NA,
to_matrix = FALSE,
to_sparse = FALSE,
...
)
