如何只在数据框中堆叠一些列?

时间:2013-02-01 02:23:48

标签: r reshape

我在数据框中有一些数据,格式如下:

A  B  C  V1  V2  V3
1  1  1  x   y   z
1  1  2  a   b   c
...

其中A,B,C是因子,A,B,C组合对每一行都是唯一的。

我需要将一些列转换为因子,以实现如下形式:

A  B  C  V  val
1  1  1  V1 x
1  1  1  V2 y
1  1  1  V3 z
1  1  2  V1 a
1  1  2  V2 b
1  1  2  V2 c
...

这似乎与stackxtabs的倒数有关,但我不知道如何指定只有某些列应该“堆叠”。

3 个答案:

答案 0 :(得分:4)

使用reshape2

dat <- read.table(text = 'A  B  C  V1  V2  V3
1  1  1  x   y   z
1  1  2  a   b   c',header= T)
library(reshape2)
melt(dat,id.vars = c('A','B','C'))
 A B C variable value
1 1 1 1       V1     x
2 1 1 2       V1     a
3 1 1 1       V2     y
4 1 1 2       V2     b
5 1 1 1       V3     z
6 1 1 2       V3     c

答案 1 :(得分:4)

在@AnandaMahto来到这里并提供他的基础reshape解决方案之前,这是我的尝试:

dat <- read.table(text = 'A  B  C  V1  V2  V3
1  1  1  x   y   z
1  1  2  a   b   c',header= T)

expandvars <- c("V1","V2","V3")

datreshape <- reshape(dat,
                   idvar=c("A","B","C"),
                   varying=list(expandvars),
                   v.names=c("val"),
                   times=expandvars,
                   direction="long")

> datreshape
         A B C time val
1.1.1.V1 1 1 1   V1   x
1.1.2.V1 1 1 2   V1   a
1.1.1.V2 1 1 1   V2   y
1.1.2.V2 1 1 2   V2   b
1.1.1.V3 1 1 1   V3   z
1.1.2.V3 1 1 2   V3   c

答案 2 :(得分:3)

stack

你是stack是可能的,但你可能错过了stack文档中的一个关键界线:

  

请注意,堆栈适用于向量(由is.vector确定):非向量列(例如,因子)将被忽略(带有来自R 2.15.0的警告)。

那么,我们该如何进行?

这是您的数据:

dat <- read.table(text = 'A  B  C  V1  V2  V3
    1  1  1  x   y   z
    1  1  2  a   b   c',header= T)

在这里,我们将因子转换为as.character

dat[sapply(dat, is.factor)] = lapply(dat[sapply(dat, is.factor)], as.character)

以下是我们如何指定stack的哪些列:

stack(dat[4:6])
#   values ind
# 1      x  V1
# 2      a  V1
# 3      y  V2
# 4      b  V2
# 5      z  V3
# 6      c  V3

但是,我们仍然需要“扩展”第1-3列的行。有关如何执行此操作,请参阅here

有了这些信息,我们可以使用cbind来获得所需的结果。

cbind(dat[rep(row.names(dat), 3), 1:3], stack(dat[4:6]))
#     A B C values ind
# 1   1 1 1      x  V1
# 2   1 1 2      a  V1
# 1.1 1 1 1      y  V2
# 2.1 1 1 2      b  V2
# 1.2 1 1 1      z  V3
# 2.2 1 1 2      c  V3

xtabs

xtabs似乎有可能成为可能,你也是对的,但xtabs实际上期望你所提供的相反。也就是说,当您指定公式时,它希望左侧的项目是数字,右侧的项目是因子。因此,您的数据是否已被交换, 当然可以使用xtabs

这是一个演示(只有你使用一个简单的例子,我们可以轻松地match“字母”到“数字”)。

dat2 <- dat # Make a copy of "dat"
# Swap out dat 4-6 with numbers
dat2[4:6] <- lapply(dat2[4:6], function(x) match(x, letters))
# Swap out dat 1-3 with letters
dat2[1:3] <- lapply(dat2[1:3], function(x) letters[x])
# Our new "dat"
dat2
#   A B C V1 V2 V3
# 1 a a a 24 25 26
# 2 a a b  1  2  3
data.frame(xtabs(cbind(V1, V2, V3) ~ A + B + C, dat2))
#   A B C Var4 Freq
# 1 a a a   V1   24
# 2 a a b   V1    1
# 3 a a a   V2   25
# 4 a a b   V2    2
# 5 a a a   V3   26
# 6 a a b   V3    3

换句话说,您选择的工具可能是正确的,但您的数据也需要采用工具所期望的形式。

但是,我不确定为什么当reshape和朋友有更好的解决方案时,你想要完成我所展示的所有工作;)


更新很晚......

您还可以从我的“splitstackshape”软件包中查看merged.stack

library(splitstackshape)
merged.stack(dat, var.stubs = "V", sep = "NoSep")
#    A B C .time_1 V
# 1: 1 1 1      V1 x
# 2: 1 1 1      V2 y
# 3: 1 1 1      V3 z
# 4: 1 1 2      V1 a
# 5: 1 1 2      V2 b
# 6: 1 1 2      V3 c

或者来自“tidyr”的gather

library(dplyr)
library(tidyr)
# gather(dat, var, val, V1:V3)
dat %>% gather(var, val, V1:V3) 
#   A B C var val
# 1 1 1 1  V1   x
# 2 1 1 2  V1   a
# 3 1 1 1  V2   y
# 4 1 1 2  V2   b
# 5 1 1 1  V3   z
# 6 1 1 2  V3   c