Question

我有一个名为toyData.txt的数据集，检验参数（n，mu，sigma）对正态分布随机数和读数的期望和方差

n       mu  sigma  Mean   Variance
100     0     1   0.0068   0.9923
100     0     2   0.0281   3.9589
100     5     1   4.9983   1.0055
100     5     2   4.9850   3.9318
1000    0     1   0.0005   1.0042
1000    0     2   0.0041   3.9920
1000    5     1   4.9886   1.0004
1000    5     2   5.0019   3.9582

我想使用R中的库（reshap2）重新排序（n，mu，sigma）到（mu，sigma，n）[或（sigma，mu，n）]和相应地重新排列均值和方差的值，然后我尝试

dat1 = read.table("toyData.txt", head=T)
library(reshape2)
dat2 = melt(dat1, id.vars=c("mu","sigma","n"))
#  dat3 = dcast(melt(dat1), ???)

那我有dat2作为

    mu sigma    n variable  value
    0     1  100     Mean 0.0068
    0     2  100     Mean 0.0281
    5     1  100     Mean 4.9983
    5     2  100     Mean 4.9850
    0     1 1000     Mean 0.0005
    0     2 1000     Mean 0.0041
    5     1 1000     Mean 4.9886
    5     2 1000     Mean 5.0019
    0     1  100 Variance 0.9923
    0     2  100 Variance 3.9589
    5     1  100 Variance 1.0055
    5     2  100 Variance 3.9318
    0     1 1000 Variance 1.0042
    0     2 1000 Variance 3.9920
    5     1 1000 Variance 1.0004
    5     2 1000 Variance 3.9582

但是，我想获得的输出为

    mu sigma    n   Mean    Variance
    0     1  100  0.0068    0.9923
    0     1 1000  0.0005    1.0042
    0     2  100  0.0281    3.9589
    0     2 1000  0.0041    3.9920
    5     1  100  4.9983    1.0055
    5     1 1000  4.9886    1.0004
    5     2  100  4.9850    3.9318
    5     2 1000  5.0019    3.9582

那我不知道如何进行。我知道我们可以手动解决此问题，因为这是一个小数据框，我想知道是否有办法通过安装包来修复它我们遇到大型数据集的情况。

Answer 1

无需重塑。只需更改列的顺序，然后安排即可。

<ItemGroup>
  <FrameworkReference Include="Microsoft.AspNetCore.App" />
</ItemGroup>

Answer 2

如前所述，您不需要重塑。您还可以使用data.table对数据帧进行排序：

library(data.table)
setDT(dat1)[order(mu,sigma),.(mu,sigma, n, Mean, Variance)]

#returns
   mu sigma    n   Mean Variance
1:  0     1  100 0.0068   0.9923
2:  0     1 1000 0.0005   1.0042
3:  0     2  100 0.0281   3.9589
4:  0     2 1000 0.0041   3.9920
5:  5     1  100 4.9983   1.0055
6:  5     1 1000 4.9886   1.0004
7:  5     2  100 4.9850   3.9318
8:  5     2 1000 5.0019   3.9582

使用reshape2重新排序数据框的第一列

2 个答案: