我如何使用reshape2包中的melt / cast获得以下答案

时间:2013-05-10 04:19:05

标签: r reshape reshape2

我有两个数据框xy。我rbind他们获得z。然后我使用reshape函数(不是包)来得到以下答案。

set.seed(1234)
x <- data.frame(rp=c(1:5),dmg=1000*runif(5), loss=500*runif(5), model="m1")
y <- data.frame(rp=c(1:5),dmg=1000*runif(5), loss=500*runif(5), model="m2")
z <- rbind(x, y)

> z
rp   dmg  loss model
1 113.7 320.2    m1
2 622.3   4.7    m1
3 609.3 116.3    m1
4 623.4 333.0    m1
5 860.9 257.1    m1
1 693.6 418.6    m2
2 545.0 143.1    m2
3 282.7 133.4    m2
4 923.4  93.4    m2
5 292.3 116.1    m2

> reshape(z, idvar="rp", timevar="model", direction="wide")
rp dmg.m1 loss.m1 dmg.m2 loss.m2
1  113.7   320.2  693.6   418.6
2  622.3     4.7  545.0   143.1
3  609.3   116.3  282.7   133.4
4  623.4   333.0  923.4    93.4
5  860.9   257.1  292.3   116.1

如何在 reshape2 中使用演员表/融合组合获得相同的结果?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

> dcast(melt(z, c("rp", "model")), rp ~ variable + model)
  rp   dmg_m1   dmg_m2    loss_m1   loss_m2
1  1 113.7034 693.5913 320.155303 418.64781
2  2 622.2994 544.9748   4.747878 143.11164
3  3 609.2747 282.7336 116.275253 133.41039
4  4 623.3794 923.4335 333.041879  93.36139
5  5 860.9154 292.3158 257.125571 116.11296

打破这种局面:首先使用melt将其置于长形状中。但是,您不希望融合rpmodel,因为这些将用于稍后识别行和列。

> my.df <- melt(z, c("rp", "model"))
> my.df
   rp model variable      value
1   1    m1      dmg 113.703411
2   2    m1      dmg 622.299405
3   3    m1      dmg 609.274733
4   4    m1      dmg 623.379442
5   5    m1      dmg 860.915384
6   1    m2      dmg 693.591292
7   2    m2      dmg 544.974836
8   3    m2      dmg 282.733584
9   4    m2      dmg 923.433484
10  5    m2      dmg 292.315840
11  1    m1     loss 320.155303
12  2    m1     loss   4.747878
13  3    m1     loss 116.275253
14  4    m1     loss 333.041879
15  5    m1     loss 257.125571
16  1    m2     loss 418.647814
17  2    m2     loss 143.111642
18  3    m2     loss 133.410390
19  4    m2     loss  93.361395
20  5    m2     loss 116.112955

然后使用dcast将其转换为数据框。您希望rp标识行,variablemodel标识列,并使用公式表示。

> dcast(my.df, rp ~ variable + model)
  rp   dmg_m1   dmg_m2    loss_m1   loss_m2
1  1 113.7034 693.5913 320.155303 418.64781
2  2 622.2994 544.9748   4.747878 143.11164
3  3 609.2747 282.7336 116.275253 133.41039
4  4 623.3794 923.4335 333.041879  93.36139
5  5 860.9154 292.3158 257.125571 116.11296