Question

我有一个包含3列的数据框（下面提取）：

df <- data.frame(
  id = c(1,1,1,2,2,2),
  Year = c(2007, 2008, 2009, 2007, 2008, 2009),
  A = c(5, 2, 3, 7, 5, 6),
  B = c(10, 0, 50, 13, 17, 17) 
)
df

我想要这个：

df_needed <- data.frame(
  id= c(1, 2),
  A_2007 = c(5, 7),
  B_2007 = c(10, 13),
  A_2008 = c(2, 5),
  B_2008 = c(0, 17),
  A_2009 = c(3, 6),
  B_2009 = c(50, 17)
)
df_needed

我熟悉reshape和tidyR，但我认为他们无法管理这种转变。

是否有正确的方法可以使用自定义功能？

编辑：此示例已经过编辑，以改进最终数据集中包含多条记录的示例。

Answer 1

尝试

library(dplyr)
library(tidyr) 
gather(df, Var, Val, -Year) %>% 
        unite(YearVar, Var, Year)  %>% 
        mutate(indx=1) %>% 
        spread(YearVar, Val)%>%
        select(-indx)
 #  A_2007 A_2008 A_2009 B_2007 B_2008 B_2009
 #1      5      2      3     10      0     50

更新

对于编辑，您可以更改gather

中的变量

gather(df, Var, Val, A:B) %>% 
         unite(YearVar, Var, Year) %>% 
         spread(YearVar, Val)
#   id A_2007 A_2008 A_2009 B_2007 B_2008 B_2009
#1  1      5      2      3     10      0     50
#2  2      7      5      6     13     17     17

Answer 2

这是使用data.table v＆gt; = 1.9.5

的可能解决方案

library(data.table)
dcast(setDT(df), . ~ Year, value.var = c("A", "B"))
#    . 2007_A 2008_A 2009_A 2007_B 2008_B 2009_B
# 1: .      5      2      3     10      0     50

修改：根据您的新数据集，只需将id添加到公式中

dcast(setDT(df), id ~ Year, value.var = c("A", "B"))
#    id 2007_A 2008_A 2009_A 2007_B 2008_B 2009_B
# 1:  1      5      2      3     10      0     50
# 2:  2      7      5      6     13     17     17

Answer 3

好的＆＃39; base::reshape在这里运作正常。只需先创建一个虚拟id变量。

df$id <- 1
reshape(df, v.names = c("A", "B"), timevar = "Year", idvar = "id", direction = "wide")
#   id A.2007 B.2007 A.2008 B.2008 A.2009 B.2009
# 1  1      5     10      2      0      3     50

要保存一些输入，只要您指定timevar和idvar，就不会提供v.names：

reshape(df, timevar = "Year", idvar = "id", direction = "wide")

这也适用于编辑过的数据（恰好有＆＃34; id＆＃34;变量）。

#    id A_2007 B_2007 A_2008 B_2008 A_2009 B_2009
#  1  1      5     10      2      0      3     50
#  2  2      7     13      5     17      6     17

您也可以使用reshape2::recast：

recast(df, id ~ variable + Year, id.var = 1:2)

Answer 4

base R中的另一个简单选项：

df_needed <- matrix(as.vector(t(df[, -1])), ncol=nrow(df)*(ncol(df)-1))
colnames(df_needed) <- paste(rep(colnames(df)[-1], nrow(df)), rep(df[, 1], e=ncol(df)-1), sep="_")

df_needed
#      A_2007 B_2007 A_2008 B_2008 A_2009 B_2009
#[1,]      5     10      2      0      3     50

带编辑数据的

df_split <- split(df, df$Year)
df_split <- lapply(df_split, function(df){colnames(df)[-1] <- paste(colnames(df)[-1], unique(df$Year), sep="_"); df <- df[, -1]; return(df)})
df_needed <- do.call("cbind", df_split)
colnames(df_needed) <- sub("^\\d{4}\\.","",colnames(df_needed))
df_needed
#  A_2007 B_2007 A_2008 B_2008 A_2009 B_2009
#1      5     10      2      0      3     50
#4      7     13      5     17      6     17

R中的复杂数据重塑

4 个答案:

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