我有一个数据集如下所示:
Frame | X.axis | Y.axis | Z.axis
-------|--------|--------|--------
1 | 0.2 | 0.215 | 0.965
-------|--------|--------|--------
2 | 0.54 | 1.25 | 2.219
-------|--------|--------|--------
1 | 2.124 | 2.418 | 1.35
-------|--------|--------|--------
2 | -1.2 | 0.49 | 1.87
-------|--------|--------|--------
1 | 6.42 | -1.28 | 7.1
-------|--------|--------|--------
2 | 6.45 | -2.5 | 8.5
我想将上表重新整形为如下所示:
frame1.X.axis | frame1.Y.axis | frame1.Z.axis | frame2.X.axis | frame2.Y.axis | frame2.Z.axis
--------|--------|--------|--------|--------|--------
0.2 | 0.215 | 0.965 | 0.54 | 1.25 | 2.219
--------|--------|--------|--------|--------|--------
2.124 | 2.418 | 1.35 | -1.2 | 0.49 | 1.87
--------|--------|--------|--------|--------|--------
6.42 | -1.28 | 7.1 | 6.45 | -2.5 | 8.5
如何实现上述任务?
重要提示:
实际数据集有16帧而不是2.而要传播的列是90而不是3.所以我不想要一个需要我手动提到新列名的函数。我希望函数以某种方式自动命名列名称。
我尝试使用tidyr
包的spread
函数,但我无法使用它。然后我尝试了reshape
函数,但它也要求新的列名。
答案 0 :(得分:1)
您可以尝试:
# some data
set.seed(123)
df <- data.frame(matrix(c(rep(1:2,3), runif(18)), byrow = F,6,4))
colnames(df) <- c("Frame", "X.axis", "Y.axis", "Z.axis")
df
Frame X.axis Y.axis Z.axis
1 1 0.2875775 0.5281055 0.67757064
2 2 0.7883051 0.8924190 0.57263340
3 1 0.4089769 0.5514350 0.10292468
4 2 0.8830174 0.4566147 0.89982497
5 1 0.9404673 0.9568333 0.24608773
6 2 0.0455565 0.4533342 0.04205953
library(reshape2)
# transform to long
df1 <- melt(df, measure.vars = colnames(df)[-1])
# order
df1 <- df1[order(df1$Frame), ]
# add suitable columns for transformation
# Following code adds a continuous number per "Frame" level
df1$New <- ave(as.numeric(df1$variable), interaction(df1$variable, df1$Frame), FUN = seq_along)
# The new column name
df1$New2 <- paste0("Frame", df1$Frame, ".", df1$variable)
# long format
dcast(df1, New ~ New2, value.var = "value")
New Frame1.X.axis Frame1.Y.axis Frame1.Z.axis Frame2.X.axis Frame2.Y.axis Frame2.Z.axis
1 1 0.2875775 0.5281055 0.6775706 0.7883051 0.8924190 0.57263340
2 2 0.4089769 0.5514350 0.1029247 0.8830174 0.4566147 0.89982497
3 3 0.9404673 0.9568333 0.2460877 0.0455565 0.4533342 0.04205953