我有以下示例数据:
d <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2), time=c(1,1,1,1,1), var=runif(5))
id time var
1 1 1 0.373448545
2 1 1 0.007007124
3 1 1 0.840572603
4 2 1 0.684893481
5 2 1 0.822581501
我想使用data.frame
将此wide
改为dcast
格式,以便输出如下:
id var.1 var.2 var.3
1 1 0.3734485 0.007007124 0.8405726
2 2 0.6848935 0.822581501 NA
有没有人有想法?
答案 0 :(得分:3)
按seq
创建序列列id
,然后使用dcast
:
library(reshape2)
set.seed(123)
d <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2), time=c(1,1,1,1,1), var=runif(5))
d2 <- transform(d, seq = ave(id, id, FUN = seq_along))
dcast(d2, id ~ seq, value.var = "var")
,并提供:
id 1 2 3
1 1 0.28758 0.78831 0.40898
2 2 0.88302 0.94047 NaN
答案 1 :(得分:2)
dplyr/tidyr
选项spread
将是
library(dplyr)
library(tidyr)
d %>%
group_by(id) %>%
mutate(n1= paste0("var.",row_number())) %>%
spread(n1, var) %>%
select(-time)
# id var.1 var.2 var.3
# (int) (dbl) (dbl) (dbl)
#1 1 0.3734485 0.007007124 0.8405726
#2 2 0.6848935 0.822581501 NA
答案 2 :(得分:1)
好的 - 这是一个有效的解决方案。关键是要添加一个计数变量。我的解决方案有点复杂 - 也许你可以想出更好的东西。
library(dplyr)
library(magrittr)
library(reshape2)
d <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2,3,3,3,3), time=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1), var=runif(9))
group_by(d, id) %>%
summarise(n = n()) %>%
data.frame() -> count
f <- c()
for (i in 1:nrow(count)) {
f <- c(f, 1:count$n[i])
}
d <- data.frame(d, f)
dcast(d, id ~ f, value.var = "var")