将长数据转换为宽数据并计算R

时间:2018-07-26 17:37:33

标签: r

如何将长数据重塑为宽

x = c('x1','x1','x2','x2')
y  = c('y1','y1','y2','y2')
z= c('a','b','a','b')
n = c(3,5,7,2)
df1 <- data.table(x,y,z,n)
    > df1
    x  y z n
1: x1 y1 a 3
2: x1 y1 b 5
3: x2 y2 a 7
4: x2 y2 b 2

以宽格式获取如下所示的输出。我将x和y列分组,将z列按行分布,并计算n列之和。

    x  y z n z.1 z.2
1: x1 y1 a 8 a   b 
2: x2 y2 b 9 a   b

我尝试过重塑和dcast,但这对我没有帮助

dcast(df1, x ~ y, value.var="value")

3 个答案:

答案 0 :(得分:4)

我不清楚您为什么需要z,z.1和z.2。在输出表中,上面需要的输出示例为您提供了什么信息?

这里的解决方案可能会有所帮助,它还会捕获z值,从而为您提供ID为a或ID为b的值的信息

df1 <- data.table(x,y,z,n)
df1$id <- c(as.factor(df1$z)) # create an id on z, so that you can capture the info

   x  y z n id
1: x1 y1 a 3  1
2: x1 y1 b 5  2
3: x2 y2 a 7  1
4: x2 y2 b 2  2

# reshape with the id var to wide format 
dt <- reshape(df1,timevar= "id", idvar = c("x","y"), direction="wide")

    x  y z.1 n.1 z.2 n.2
1: x1 y1   a   3   b   5
2: x2 y2   a   7   b   2

# finally do a rowsums
dt[, Sum := rowSums(.SD, na.rm = TRUE), .SDcols = grep("n", names(dt))] 
dt
    x  y z.1 n.1 z.2 n.2 Sum
1: x1 y1   a   3   b   5   8
2: x2 y2   a   7   b   2   9

答案 1 :(得分:2)

这是提迪尔的解决方案。

x = c('x1','x1','x2','x2')
y  = c('y1','y1','y2','y2')
z= c('a','b','a','b')
n = c(3,5,7,2)
df <- data.frame(x,y,z,n)

library(tidyr)
library(dplyr)

answer<-df %>% group_by(x, y) %>% mutate(n=sum(n))  %>% 
  unite(title, -3) %>% spread(z, z) %>% separate( title, into=c("x", "y", "n"))

# x     y     n     a     b    
# <chr> <chr> <chr> <fct> <fct>
# 1 x1    y1    8     a     b    
# 2 x2    y2    9     a     b   

我允许读者将其调整为所需的格式。

答案 2 :(得分:0)

只是向锅里扔另一个选择(不是我认为其他解决方案不合适)。我认为这种方式简单直观。

df1 <- data.frame(x,y,z,n)

data.frame(c(aggregate(n ~ x+y, sum, data=df1),
             aggregate(z ~ x+y, unique, data=df1)[3]))


#   x  y n z.1 z.2
# 1 x1 y1 8   a   b
# 2 x2 y2 9   a   b

我也省略了z列,因为它没有意义,并且没有给出确定应如何计算的规范。

在这里,unique()的使用相当随意,可以是sort()或仅仅是function(z){z}。