我有一些数据，其中每个id由不同的type衡量，type_val可以有不同的值val。测量值为df <- data.frame(id=rep(letters[1:2],6),
type=c(rep('t1',6), rep('t2',6)),
type_val=rep(c(1,1,2,2,3,3),2),
val=1:12)
。一个小的虚拟数据是这样的：
id type type_val val
1 a t1 1 1
2 b t1 1 2
3 a t1 2 3
4 b t1 2 4
5 a t1 3 5
6 b t1 3 6
7 a t2 1 7
8 b t2 1 8
9 a t2 2 9
10 b t2 2 10
11 a t2 3 11
12 b t2 3 12
然后df是：
type我需要传播/投放数据，以便每个type_val的{{1}}和id的所有组合都是逐行的。我认为这必须是pkgs reshape2或tidyr的工作，但我完全没有生成除错误之外的任何内容。
结果数据结构 - 有点多余 - 将是这样的（希望我做对了！）其中type对（由type_val的组合给出）为列type_t1和type_t2及其关联值（df中的val）为val_t1和val_t2 - 列名称是任意的：
id type_t1 type_t2 val_t1 val_t2
1 a 1 1 1 7
2 a 1 2 1 9
3 a 1 3 1 11
4 a 2 1 3 7
5 a 2 2 3 9
6 a 2 3 3 11
7 a 3 1 5 7
8 a 3 2 5 9
9 a 3 3 5 11
10 b 1 1 2 8
11 b 1 2 2 10
12 b 1 3 2 12
13 b 2 1 4 8
14 b 2 2 4 10
15 b 2 3 4 12
16 b 3 1 6 8
17 b 3 2 6 10
18 b 3 3 6 12
更新
请注意（@Sotos）
> spread(df, type, val)
id type_val t1 t2
1 a 1 1 7
2 a 2 3 9
3 a 3 5 11
4 b 1 2 8
5 b 2 4 10
6 b 3 6 12
不是所需的输出 - 它无法提供df中type和type_val组合定义的宽格式。
答案 0 :(得分：3)
怎么样：
SELECT * FROM table WHERE #2018/01/09# BETWEEN startDate AND endDate
答案 1 :(得分：2)
以下是一些更通用的内容，适用于任意数量的唯一type：
library(dplyr)
# This function takes a list of dataframes (.data) and merges them by ID
reduce_merge <- function(.data, ID) {
return(Reduce(function(x, y) merge(x, y, by = ID), .data))
}
# This function renames the cols columns in .data by appending _identifier
batch_rename <- function(.data, cols, identifier, sep = '_') {
return(plyr::rename(.data, sapply(cols, function(x){
x = paste(x, .data[1, identifier], sep = sep)
})))
}
# This function creates a list of subsetted dataframes
# (subsetted by values of key),
# uses batch_rename() to give each dataframe more informative column names,
# merges them together, and returns the columns you'd like in a sensible order
multi_spread <- function(.data, grp, key, vals) {
.data %>%
plyr::dlply(key, subset) %>%
lapply(batch_rename, vals, key) %>%
reduce_merge(grp) %>%
select(-starts_with(paste0(key, '.'))) %>%
select(id, sort(setdiff(colnames(.), c(grp, key, vals))))
}
# Your example
df <- data.frame(id=rep(letters[1:2],6),
type=c(rep('t1',6), rep('t2',6)),
type_val=rep(c(1,1,2,2,3,3),2),
val=1:12)
df %>% multi_spread('id', 'type', c('type_val', 'val'))
id type_val_t1 type_val_t2 val_t1 val_t2
1 a 1 1 1 7
2 a 1 2 1 9
3 a 1 3 1 11
4 a 2 1 3 7
5 a 2 2 3 9
6 a 2 3 3 11
7 a 3 1 5 7
8 a 3 2 5 9
9 a 3 3 5 11
10 b 1 1 2 8
11 b 1 2 2 10
12 b 1 3 2 12
13 b 2 1 4 8
14 b 2 2 4 10
15 b 2 3 4 12
16 b 3 1 6 8
17 b 3 2 6 10
18 b 3 3 6 12
# An example with three unique values of 'type'
df <- data.frame(id = rep(letters[1:2], 9),
type = c(rep('t1', 6), rep('t2', 6), rep('t3', 6)),
type_val = rep(c(1, 1, 2, 2, 3, 3), 3),
val = 1:18)
df %>% multi_spread('id', 'type', c('type_val', 'val'))
id type_val_t1 type_val_t2 type_val_t3 val_t1 val_t2 val_t3
1 a 1 1 1 1 7 13
2 a 1 1 2 1 7 15
3 a 1 1 3 1 7 17
4 a 1 2 1 1 9 13
5 a 1 2 2 1 9 15
6 a 1 2 3 1 9 17
7 a 1 3 1 1 11 13
8 a 1 3 2 1 11 15
9 a 1 3 3 1 11 17
10 a 2 1 1 3 7 13
11 a 2 1 2 3 7 15
12 a 2 1 3 3 7 17
13 a 2 2 1 3 9 13
14 a 2 2 2 3 9 15
15 a 2 2 3 3 9 17
16 a 2 3 1 3 11 13
17 a 2 3 2 3 11 15
18 a 2 3 3 3 11 17
19 a 3 1 1 5 7 13
20 a 3 1 2 5 7 15
21 a 3 1 3 5 7 17
22 a 3 2 1 5 9 13
23 a 3 2 2 5 9 15
24 a 3 2 3 5 9 17
25 a 3 3 1 5 11 13
26 a 3 3 2 5 11 15
27 a 3 3 3 5 11 17
28 b 1 1 1 2 8 14
29 b 1 1 2 2 8 16
30 b 1 1 3 2 8 18
31 b 1 2 1 2 10 14
32 b 1 2 2 2 10 16
33 b 1 2 3 2 10 18
34 b 1 3 1 2 12 14
35 b 1 3 2 2 12 16
36 b 1 3 3 2 12 18
37 b 2 1 1 4 8 14
38 b 2 1 2 4 8 16
39 b 2 1 3 4 8 18
40 b 2 2 1 4 10 14
41 b 2 2 2 4 10 16
42 b 2 2 3 4 10 18
43 b 2 3 1 4 12 14
44 b 2 3 2 4 12 16
45 b 2 3 3 4 12 18
46 b 3 1 1 6 8 14
47 b 3 1 2 6 8 16
48 b 3 1 3 6 8 18
49 b 3 2 1 6 10 14
50 b 3 2 2 6 10 16
51 b 3 2 3 6 10 18
52 b 3 3 1 6 12 14
53 b 3 3 2 6 12 16
54 b 3 3 3 6 12 18