使用基R聚合函数:

aggregate(value ~ name, dat1, I)

# name           value.1  value.2  value.3  value.4
#1 firstName      0.4145  -0.4747   0.0659   -0.5024
#2 secondName    -0.8259   0.1669  -0.8962    0.1681

您可以使用重塑()函数或使用重塑包中的melt() / cast()函数来实现这一点。对于第二个选项，示例代码为

library(reshape)
cast(dat1, name ~ numbers)

或者使用重塑2

library(reshape2)
dcast(dat1, name ~ numbers)

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

使用你的例子数据框架，我们可以:

xtabs(value ~ name + numbers, data = dat1)

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。

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