Question

假设我有一个看起来像这样的融合data.frame：

  variable       value
1         A -0.19933093
2         A -1.19043346
3         A -1.32248172
4         A -1.98644507
5         A -0.07930953
6         B -0.10074686
7         B  0.72451483
8         B -0.40914044
9         B  0.02913376
10        B  0.16062491

我如何得到它：

  A       B
-0.19933093 -0.10074686
-1.19043346  0.72451483
-1.32248172 -0.40914044
-1.98644507  0.02913376
-0.07930953  0.16062491

似乎微不足道，但我在答案上空白。 dcast和acast似乎没有这样做。我的目标是在较大的数据集上执行此操作，并将最终产品转换为matrix，其中列名称为变量名称。我尝试使用daply和laply（在融化之前）没有太多运气。

Answer 1

尝试unstack：

dat <- read.table(text = "variable       value
1         A -0.19933093
2         A -1.19043346
3         A -1.32248172
4         A -1.98644507
5         A -0.07930953
6         B -0.10074686
7         B  0.72451483
8         B -0.40914044
9         B  0.02913376
10        B  0.16062491",sep = "",header = TRUE)

> unstack(dat,value~variable)

            A           B
1 -0.19933093 -0.10074686
2 -1.19043346  0.72451483
3 -1.32248172 -0.40914044
4 -1.98644507  0.02913376
5 -0.07930953  0.16062491

但我应该补充一点，我很想知道如何使用dcast来做到这一点，因为我也反复尝试过并且无法做到。

Answer 2

好的，从包含id的宽格式数据框开始。 melt()它给出了长格式，然后dcast()它返回到原始数据框。

library(reshape2)
df = read.table(text = "id   A   B
1  1 -0.19933093 -0.10074686
2  2 -1.19043346  0.72451483
3  3 -1.32248172 -0.40914044
4  4 -1.98644507  0.02913376
5  5 -0.07930953  0.16062491", sep = "", header = TRUE)

df

df.melt = melt(df, "id")
df.melt

df.original = dcast(df.melt, id~variable)

df.original

Answer 3

使用acast()返回矩阵。它需要一个id变量。

library(reshape2)
dat <- read.table(text = "variable       value
1         A -0.19933093
2         A -1.19043346
3         A -1.32248172
4         A -1.98644507
5         A -0.07930953
6         B -0.10074686
7         B  0.72451483
8         B -0.40914044
9         B  0.02913376
10        B  0.16062491",sep = "",header = TRUE)

dat$id = rep(1:5, 2)
dat

acast(dat, id~variable)

固化融化的数据框？

3 个答案: