Question

这是我实际拥有的data.frame

Mp  Id1 Arbre_1 Id2 Arbre2
1   69  500     66  555
2   68  435     66  243
3   72  246     70  184
4   59  112     64  128
5   63  200     64  199
6   54  378     55  178

我想像这样重组它

Mp  ID  Arbre
1   69  500
1   66  555
2   68  435
2   66  243
3   72  246
3   70  184
4   59  112
4   64  128
5   63  200
5   64  199
6   54  378
6   55  178

我真的不知道该怎么做，我是stackoverflow社区的新手，所以如果我的帖子有问题告诉我，我下次会知道的

Answer 1

使用

names(df )<- sub("_","",names(df))

reshape(df,2:ncol(df),idvar = "Mp",sep="",dir="long")

    Mp time Id Arbre
1.1  1    1 69   500
2.1  2    1 68   435
3.1  3    1 72   246
4.1  4    1 59   112
5.1  5    1 63   200
6.1  6    1 54   378
1.2  1    2 66   555
2.2  2    2 66   243
3.2  3    2 70   184
4.2  4    2 64   128
5.2  5    2 64   199
6.2  6    2 55   178

Answer 2

这里是melt

的一个选项

library(data.table)
melt(setDT(df1), measure  = patterns("^Id\\d+", "^Arbre_?\\d+"),
       value.name = c("Id", "Arbre"))[, variable := NULL][]
#    Mp Id Arbre
# 1:  1 69   500
# 2:  2 68   435
# 3:  3 72   246
# 4:  4 59   112
# 5:  5 63   200
# 6:  6 54   378
# 7:  1 66   555
# 8:  2 66   243
# 9:  3 70   184
#10:  4 64   128
#11:  5 64   199
#12:  6 55   178

数据

df1 <- structure(list(Mp = 1:6, Id1 = c(69L, 68L, 72L, 59L, 63L, 54L
), Arbre_1 = c(500L, 435L, 246L, 112L, 200L, 378L), Id2 = c(66L, 
66L, 70L, 64L, 64L, 55L), Arbre2 = c(555L, 243L, 184L, 128L, 
199L, 178L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))

我想通过包装具有相同值的不同值的新行来重组数据框

2 个答案:

数据