我有以下data.frame,称为tableMS:
X Y Z T
1 375 855 455.7259 3777.856
2 395 969 347.8306 2506.7
3 449 811 309.9512 519.8513
4 451 774 278.291 717.8705
5 453 774 278.291 717.8705
6 455 774 278.291 717.8705
7 521 697 376.734 693.8541
8 529 855 455.7259 3777.856
9 531 855 455.7259 3777.856
10 609 774 278.291 717.8705
当我尝试使用函数melt()
时MeltTable <- melt(tableMS,id=c("X","Y"))
我收到以下错误:
Error in match.names(clabs, names(xi)) :
names do not match previous names
我很难理解会发生什么,有什么想法吗?
编辑: 我生成了tableMS作为更大表的一部分,str(tableMS)的输出是:
'data.frame': 10 obs. of 4 variables:
$ X: num 375 395 449 451 453 455 521 529 531 609
$ Y: num 855 969 811 774 774 774 697 855 855 774
$ Z:List of 10
..$ : num 456
..$ : num 348
..$ : num 310
..$ : num 278
..$ : num 278
..$ : num 278
..$ : num 377
..$ : num 456
..$ : num 456
..$ : num 278
$ T:List of 10
..$ : num 3778
..$ : num 2507
..$ : num 520
..$ : num 718
..$ : num 718
..$ : num 718
..$ : num 694
..$ : num 3778
..$ : num 3778
..$ : num 718
答案 0 :(得分:33)
我有同样的问题,但原因不同。我收到了相同的错误消息&#34;名称与先前的名称不匹配&#34;,但这是由于使用了包 dplyr 。
原来,它是known issue with dplyr。根据GitHub问题,它将出现在某些版本的dplyr和reshape上,但不会发生在其他版本上。
dplyr 的输出不仅仅是data.frame - 它继承自data.frame。因此,在使用dplyr生成data
之后,这就是结果:
class(data)
> [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
melt(data, id = c("X", Y"))
>Error in match.names(clabs, names(xi)) :
names do not match previous names
要解决此问题,我必须将 dplyr 输出转换为数据框。这也似乎是组合这些包的推荐方法:
data <- as.data.frame(data)
class(data)
> [1] "data.frame"
melt(data, id = c("X", "Y"))
然后最后一个块完成而没有错误。
答案 1 :(得分:3)
它对我有用。我做了以下。
library(reshape2)
tableMS <- read.table(text=' X Y Z T
1 375 855 455.7259 3777.856
2 395 969 347.8306 2506.7
3 449 811 309.9512 519.8513
4 451 774 278.291 717.8705
5 453 774 278.291 717.8705
6 455 774 278.291 717.8705
7 521 697 376.734 693.8541
8 529 855 455.7259 3777.856
9 531 855 455.7259 3777.856
10 609 774 278.291 717.8705',header=TRUE)
编辑即使您将Z
和T
强加到列表中,这仍然有用。
tableMS$Z <- as.list(tableMS$Z)
tableMS$T <- as.list(tableMS$T)
MeltTable <- melt(tableMS,id=c("X","Y"))
# MeltTable
# X Y variable value
# 1 375 855 Z 455.7259
# 2 395 969 Z 347.8306
# 3 449 811 Z 309.9512
# 4 451 774 Z 278.2910
# 5 453 774 Z 278.2910
# 6 455 774 Z 278.2910
# 7 521 697 Z 376.7340
# 8 529 855 Z 455.7259
# 9 531 855 Z 455.7259
# 10 609 774 Z 278.2910
# 11 375 855 T 3777.8560
# 12 395 969 T 2506.7000
# 13 449 811 T 519.8513
# 14 451 774 T 717.8705
# 15 453 774 T 717.8705
# 16 455 774 T 717.8705
# 17 521 697 T 693.8541
# 18 529 855 T 3777.8560
# 19 531 855 T 3777.8560
# 20 609 774 T 717.8705
解决方法是使用data.table
包。顺便说一句,这个解决方案更快。
library(data.table)
tableMS$Z <- as.vector(as.list(tableMS$Z))
tableMS$T <- as.vector(as.list(tableMS$T))
setDT(tableMS)
melt(tableMS,id=c("X","Y"))
答案 2 :(得分:0)
尝试:
tableMS <- data.frame(tableMS)
然后按照您想要的方式融化tableMS。