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。


当前回答

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)

其他回答

使用重塑功能:

reshape(dat1, idvar = "name", timevar = "numbers", direction = "wide")

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)

只使用dplyr和map。

library(dplyr)
library(purrr)
set.seed(45)
dat1 <- data.frame(
  name = rep(c("firstName", "secondName"), each=4),
  numbers = rep(1:4, 2), value = rnorm(8)
)
longer_to_wider <- function(data, name_from, value_from){
  group <- colnames(data)[!(colnames(data) %in% c(name_from,value_from))]
  data %>% group_by(.data[[group]]) %>%
    summarise( name = list(.data[[name_from]]), 
               value = list(.data[[value_from]])) %>%
    {
      d <- data.frame(
        name = .[[name_from]] %>% unlist() %>% unique()
      )
      e <- map_dfc(.[[group]],function(x){
          y <- data_frame(
            x = data %>% filter(.data[[group]] == x) %>% pull(value_from)
          )
          colnames(y) <- x
          y
      })
      cbind(d,e)
    }
}
longer_to_wider(dat1, "name", "value")
#    name          1          2          3          4
# 1  firstName  0.3407997 -0.7033403 -0.3795377 -0.7460474
# 2 secondName -0.8981073 -0.3347941 -0.5013782 -0.1745357

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。

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。