降低宽格式数据中ID变量数量的典型方法

Question

我的数据由两个ID变量Year和Country组织，如下所示：

Year Country VarA VarB
2015     USA    1    3
2016     USA    2    2
2014  Canada    0   10
2015  Canada    6    5
2016  Canada    7    8

我想将Year作为ID变量，但为VarA和VarB创建多个列，每个值Country一个（我是对列顺序不挑剔），制作下表：

Year VarA.Canada VarA.USA VarB.Canada VarB.USA
2014           0       NA          10       NA
2015           6        1           5        3
2016           7        2           8        2

我设法使用以下代码执行此操作：

require(data.table)
require(reshape2)

data <- as.data.table(read.table(header=TRUE, text='Year Country VarA VarB
2015     USA    1    3
2016     USA    2    2
2014  Canada    0   10
2015  Canada    6    5
2016  Canada    7    8'))

molten <- melt(data, id.vars=c('Year', 'Country'))
molten[,variable:=paste(variable, Country, sep='.')]
recast <- dcast(molten, Year ~ variable)

但这看起来有点hacky（尤其是编辑默认命名的variable字段）。我可以用更少的函数调用吗？理想情况下，我可以调用一个函数，指定要作为ID删除的列和创建新变量名的公式。

Answer 1

使用dcast，您可以一次投放多个value.var（从data.table v1.9.6开始）。尝试：

dcast(data, Year ~ Country, value.var = c("VarA","VarB"), sep = ".")

#   Year VarA.Canada VarA.USA VarB.Canada VarB.USA
#1: 2014           0       NA          10       NA
#2: 2015           6        1           5        3
#3: 2016           7        2           8        2