我目前正在分析一个相当大的数据集（22k +记录），并且在将数据转换为宽格式时遇到一些问题（每行对应一行，代表变量的列）。
数据有两个CSV文件，一个给出人口统计信息，另一个给参与者一些问题的概率评级。这两个CSV文件都是长格式的。
我使用了reshape（和reshape2 for speed）包试图解决我的问题。我遇到的具体问题如下。 我有以下形式的参与者概率评级（在一次成功重塑之后）。
dtf <- read.csv("http://dl.dropbox.com/u/8566396/foobar.csv")
现在，我希望我的数据格式如下： 用户ID Qid1，.... Qid255时间，问题对应列中每个问题的概率。
我尝试了一个循环并应用于将值放入一个新的数据框，以及融化和转换的许多变化。我也尝试了基本重塑功能，但都无济于事。
过去，我总是直接编辑我的CSV文件，但这不是这个文件大小的选项（当我在R中的数据操作时，我的懒惰又回来困扰我）。
您可以提供任何建议或解决方案，以避免我不得不手动执行此操作，我们将不胜感激。
答案 0 :(得分：2)
您的数据集有6行，其中3行的“变量”列等于“概率”，其中3行的列等于“时间”。您希望概率为每个的值，并将时间添加到右侧。
我认为让这项工作很困难，因为你想做的事情并不清楚。您有每个UID-Time-X ###单元格的值，以及每个UID-Prob-X ###单元格的值。因此，您必须丢弃信息以使其成为您的首选格式（UID-Time-X ###，其概率为值）。在我看来，你把时间视为一个ID变量，但它存储的值就像一个内容变量。
为避免丢弃任何数据，您的输出必须如下所示： UID Time1 Time2 Time3 Prob1 Prob2 Prob3
这简单地重塑了。