girls_age
的向量。 例如:
boys_age <- c(18,15,16,17,19)
girls_age<- c(16,14,18,17,15)
然后将两个向量附加rbind()
以创建 data.frame ,这样我就得到了名为group
和age
的两列。
boys_age 和 girls_age 中的值应在列age
中。 group
列应具有类别值男孩/女孩,以标识源向量。
答案 0 :(得分:3)
这是使用stack
out <- stack(list(boys = boys_age, girls = girls_age))
out
# values ind
#1 18 boys
#2 15 boys
#3 16 boys
#4 17 boys
#5 19 boys
#6 16 girls
#7 14 girls
#8 18 girls
#9 17 girls
#10 15 girls
现在更改名称
names(out) <- c("age", "group")
out
# age group
#1 18 boys
#2 15 boys
#3 16 boys
#4 17 boys
#5 19 boys
#6 16 girls
#7 14 girls
#8 18 girls
#9 17 girls
#10 15 girls
由于@Sotos,您也可以在一行中完成相同的操作
setNames(stack(list(boys = boys_age, girls = girls_age)), c('age', 'group'))
答案 1 :(得分:2)
实际上,这是R中最重要的事情:
数据:
df1 <- data.frame(boys_age = c(18,15,16,17,19), girls_age = c(16,14,18,17,15))
代码:
library(data.table)
melt(setDT(df1), variable.name = "group", value.name = "age", measure.vars = c("boys_age", "girls_age"))[,2:1][,group:=sub("_.*$","",group)][]
结果:
# age group
# 1: 18 boys
# 2: 15 boys
# 3: 16 boys
# 4: 17 boys
# 5: 19 boys
# 6: 16 girls
# 7: 14 girls
# 8: 18 girls
# 9: 17 girls
#10: 15 girls
您似乎很想使用?rbind
:(虽然不切实际)
rbind(
cbind.data.frame(age = df1$boys_age, group = "boys"),
cbind.data.frame(age = df1$girls_age, group = "girls")
)
# age group
#1 18 boys
#2 15 boys
#3 16 boys
#4 17 boys
#5 19 boys
#6 16 girls
#7 14 girls
#8 18 girls
#9 17 girls
#10 15 girls
?cbind
部分中,我利用了R提供的回收功能。阅读有关它。 cbind.data.frame
,否则cbind会创建一个矩阵,因此年龄数字将转换为字符。