Question

我有activeElm.addEventListener('change', function(){ console.log(activeElm.selectedIndex); }); data.frame：A01，A02，...，A25，...，Z01，...，Z25（共26 * 25）。例如：

colnames

我希望set.seed(1) df <- data.frame(matrix(rnorm(26*25),ncol=26*25,nrow=1)) cols <- c(paste("0",1:9,sep=""),10:25) colnames(df) <- c(sapply(LETTERS,function(l) paste(l,cols,sep="")))到dcast的26x25（行将是A-Z和列01-25）。知道这个data.frame的公式是什么？

Answer 1

删除列并不好看（仍在学习data.table）。有人需要让那个好。

# convert to data.table
df <- data.table(df)

# melt all the columns first
test <- melt(df, measure.vars = names(df))

# split the original column name by letter
# paste the numbers together
# then remove the other columns
test[ , c("ch1", "ch2", "ch3") := tstrsplit(variable, "")][ , "ch2" := 
paste(ch2, ch3, sep = "")][ , c("ch3", "variable") := NULL]

# dcast with the letters (ch1) as rows and numbers (ch2) as columns
dcastOut <- dcast(test, ch1 ~ ch2 , value.var = "value")

然后只删除包含该数字的第一列？

Answer 2

我们可以使用tidyverse

library(tidyverse)
res <- gather(df) %>%
           group_by(key = sub("\\D+", "", key))  %>% 
           mutate(n = row_number()) %>%
           spread(key, value) %>%
           select(-n)
dim(res)
#[1] 26 25

Answer 3

您正在寻找的“公式”可以来自 patterns 的“data.table”实现中的melt参数。 dcast用于从“长”形式转变为“宽”形式，而melt用于从宽形式转变为长形式。 melt()不使用formula方法。

基本上，您需要执行以下操作：

library(data.table)
setDT(df)                     ## convert to a data.table
cols <- sprintf("%02d", 1:25) ## Easier way for you to make cols in the future
melt(df, measure.vars = patterns(cols), variable.name = "ID")[, ID := LETTERS][]

dcast和data.frame的公式

3 个答案: