Question

我有数据框df_a之类的数据，并希望将其转换为数据框df_b中的格式。

xtabs（）给出了类似的结果，但是我没有找到下面的示例代码中那样访问元素的方法。通过xa [1,1]进行访问没有任何好处，因为按数字（“ 1”）和名称（“ A”）进行索引之间的关联很弱。如您所见，xtabs（）结果存在排序差异，因此xa [2,2] = 2而不是df_b列表中的0。

    > df_a
      ItemName Feature Amount
    1    First       A      2
    2    First       B      3
    3    First       A      4
    4   Second       C      3
    5   Second       C      2
    6    Third       D      1
    7   Fourth       B      2
    8   Fourth       D      3
    9   Fourth       D      2
    > df_b
      ItemName A B C D
    1    First 6 3 0 0
    2   Second 0 0 5 0
    3    Third 0 0 0 1
    4   Fourth 0 2 0 5
    > df_b$A
    [1] 6 0 0 0

    > xa<-xtabs(df_a$Amount~df_a$ItemName+df_a$Feature)
    > xa
                 df_a$Feature
    df_a$ItemName A B C D
           First  6 3 0 0
           Fourth 0 2 0 5
           Second 0 0 5 0
           Third  0 0 0 1
    > xa$A
    Error in xa$A : $ operator is invalid for atomic vectors

有一种使用for（）循环进行迭代转换的方法，但由于我的数据有数百万条记录，因此在我的情况下完全没有效率。

为了进一步处理，我需要的输出格式是dataframe。如果有人解决了类似的问题，请分享。

Answer 1

您可以只使用as.data.frame.matrix(xa)

# output
       A B C D
First  6 3 0 0
Fourth 0 2 0 5
Second 0 0 5 0
Third  0 0 0 1

## or
df_b <- as.data.frame.matrix(xa)[unique(df_a$ItemName), ]
data.frame(ItemName = row.names(df_b), df_b, row.names = NULL)
# output
  ItemName A B C D
1    First 6 3 0 0
2   Second 0 0 5 0
3    Third 0 0 0 1
4   Fourth 0 2 0 5

Answer 2

无需使用xtabs，您可以执行以下操作：

df %>%
 dplyr::group_by(ItemName, Feature) %>%
 dplyr::summarise(Sum=sum(Amount, na.rm = T)) %>%
 tidyr::spread(Feature, Sum, fill=0) %>%
 as.data.frame()

这将根据您的需要进行转换，并保持为data.frame

或者，您也可以as.data.frame(your_xtabs_result)，它也应该起作用

如何将xtabs（）的结果转换为R中的数据帧？

2 个答案: