Question

我的数据看起来像这样

df = data.frame(name=c("A","A","B","B"),
                group=c("g1","g2","g1","g2"),
                V1=c(10,40,20,30),
                V2=c(6,3,1,7))

我想重塑它看起来像这样：

df = data.frame(name=c("A", "B"),               
                V1.g1=c(10,20),
                V1.g2=c(40,30),
                V2.g1=c(6,1),
                V2.g2=c(3,7))

是否可以使用tidyR来完成？

我可以用重塑

来做

reshape(df, idvar='name', timevar='group', direction='wide')

但是学习新东西总是好的。

Answer 1

reshape代码是紧凑的，因为它适用于多个值列。在tidyr中使用相同的内容可能需要几个步骤。转换广泛的＆＃39;格式为＆＃39; long＆＃39;使用gather，以便有一个单一的Val＆＃39;专栏，unite＆＃39; Var＆＃39; （来自上一步）和＆＃39; group＆＃39;用于创建单个“VarG”列的列。列，然后使用spread重新转换＆＃39; long＆＃39;广泛的＆＃39;格式。

 library(tidyr)
 gather(df, Var, Val, V1:V2) %>% 
                    unite(VarG, Var, group) %>% 
                    spread(VarG, Val)
 #    name V1_g1 V1_g2 V2_g1 V2_g2
 #1    A    10    40     6     3
 #2    B    20    30     1     7

Answer 2

data.table v1.9.5 +中的

dcast可以处理多个value.var列。因此我们可以这样做：

require(data.table) # v1.9.5+
dcast(setDT(df), name ~ group, value.var=c("V1", "V2"))
#    name V1_g1 V1_g2 V2_g1 V2_g2
# 1:    A    10    40     6     3
# 2:    B    20    30     1     7

基本上，不需要熔化和铸造，而是直接铸造。您可以按照these instructions安装它。

Answer 3

自 tidyr 1.0.0 起，您可以执行以下操作：

library(tidyr)

df = data.frame(name=c("A","A","B","B"),
                group=c("g1","g2","g1","g2"),
                V1=c(10,40,20,30),
                V2=c(6,3,1,7))

pivot_wider(df, names_from = "group", values_from = c("V1", "V2"), names_sep = ".")
#> # A tibble: 2 x 5
#>   name  V1.g1 V1.g2 V2.g1 V2.g2
#>   <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 A        10    40     6     3
#> 2 B        20    30     1     7

^{由reprex package（v0.3.0）于2019-09-14创建}

tidyR的长数据到宽数据？

3 个答案: