用R重塑数据

Question

我的数据在下表结构中：

   
Person ID | Role | Role Count
-----------------------------
1         | A    | 24
1         | B    | 3
2         | A    | 15 
2         | B    | 4
2         | C    | 7

我想重塑这一点，以便每个人员ID都有一行，每个不同角色有一列（例如A，B，C），然后每个人的角色计数作为值。使用上述数据，输出将是：

   
Person ID | Role A | Role B | Role C
-------------------------------------
1         |    24  |   3    |   0
2         |    16  |   4    |   7

来自Java背景我会采用迭代方法：

1. 查找角色
的所有不同值
2. 创建一个包含PersonID列和每个不同角色的新表
3. 遍历第一个表，获取每个人员ID和角色组合的角色计数，并将结果插入新表中。

是否有另一种方法在R中执行此操作而不迭代第一个表？

由于

Answer 1

尝试：

int 21h

根据您的示例精确制作列名称：

library(tidyr)
df %>% spread(Role, `Role Count`)

Answer 2

试试这个：

library(reshape2)
df <- dcast(df, PersonID~Role, value.var='RoleCount')
df[is.na(df)] <- 0
names(df)[-1] <- paste('Role', names(df[-1]))
df

  PersonID     Role A     Role B     Role C    
1        1         24          3          0
2        2         15          4          7

Answer 3

来自spread

的tidyr

library(tidyr)
spread(data, Role, `Role Count`, sep = " ")