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如何將數(shù)據(jù)從長格式轉(zhuǎn)換為寬格式

如何將數(shù)據(jù)從長格式轉(zhuǎn)換為寬格式

慕婉清6462132 2019-05-20 17:19:08
我無法重新排列以下數(shù)據(jù)框：set.seed(45)dat1 <- data.frame(    name = rep(c("firstName", "secondName"), each=4),    numbers = rep(1:4, 2),    value = rnorm(8)    )dat1       name  numbers      value1  firstName       1  0.34079972  firstName       2 -0.70334033  firstName       3 -0.37953774  firstName       4 -0.74604745 secondName       1 -0.89810736 secondName       2 -0.33479417 secondName       3 -0.50137828 secondName       4 -0.1745357我想重新整形它，以便每個唯一的“名稱”變量是一個rowname，其中“值”作為沿該行的觀察值，“數(shù)字”作為同名。有點像：     name          1          2          3         41  firstName  0.3407997 -0.7033403 -0.3795377 -0.74604745 secondName -0.8981073 -0.3347941 -0.5013782 -0.1745357我看melt，并cast和其他一些東西，但沒有人可以做的工作。
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6 回答

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汪汪一只貓

TA貢獻(xiàn)1898條經(jīng)驗 獲得超8個贊

使用reshape功能：

reshape(dat1, idvar = "name", timevar = "numbers", direction = "wide")


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反對 回復(fù) 2019-05-20
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慕萊塢森

TA貢獻(xiàn)1810條經(jīng)驗 獲得超4個贊

新的（2014年）tidyr包也做到這一點簡單地說，與gather()/ spread()是的條款melt/ cast。

library(tidyr)spread(dat1, key = numbers, value = value)

來自github，

tidyr是一個重新reshape2設(shè)計，旨在配合整潔的數(shù)據(jù)框架，并與數(shù)據(jù)分析建立一個堅實的管道，magrittr并dplyr建立一個堅實的管道。

就像reshape2重塑tidyr不到一樣，做得不到reshape2。它專門用于整理數(shù)據(jù)，而不是一般的重塑reshape2，或重塑的一般聚合。特別是，內(nèi)置方法僅適用于數(shù)據(jù)幀，并且不tidyr提供邊距或聚合。


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反對 回復(fù) 2019-05-20
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侃侃爾雅

TA貢獻(xiàn)1801條經(jīng)驗 獲得超16個贊

您可以使用該reshape()函數(shù)或reshape包中的melt()/ cast()functions 執(zhí)行此操作。對于第二個選項，示例代碼是


library(reshape)

cast(dat1, name ~ numbers)

或使用 reshape2


library(reshape2)

dcast(dat1, name ~ numbers)


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反對 回復(fù) 2019-05-20
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墨色風(fēng)雨

TA貢獻(xiàn)1853條經(jīng)驗 獲得超6個贊

如果性能是一個問題的另一個選擇是使用'的融合和dcast函數(shù)data.table的擴(kuò)展reshape2

（參考：使用data.tables進(jìn)行高效重塑）

library(data.table)


setDT(dat1)

dcast(dat1, name ~ numbers, value.var = "value")


#          name          1          2         3         4

# 1:  firstName  0.1836433 -0.8356286 1.5952808 0.3295078

# 2: secondName -0.8204684  0.4874291 0.7383247 0.5757814

而且，從data.table v1.9.6開始，我們可以在多列上進(jìn)行轉(zhuǎn)換


## add an extra column

dat1[, value2 := value * 2]


## cast multiple value columns

dcast(dat1, name ~ numbers, value.var = c("value", "value2"))


#          name    value_1    value_2   value_3   value_4   value2_1   value2_2 value2_3  value2_4

# 1:  firstName  0.1836433 -0.8356286 1.5952808 0.3295078  0.3672866 -1.6712572 3.190562 0.6590155

# 2: secondName -0.8204684  0.4874291 0.7383247 0.5757814 -1.6409368  0.9748581 1.476649 1.1515627


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反對 回復(fù) 2019-05-20
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慕少森

TA貢獻(xiàn)2019條經(jīng)驗 獲得超9個贊

使用您的示例數(shù)據(jù)框，我們可以：

xtabs(value ~ name + numbers, data = dat1)


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反對 回復(fù) 2019-05-20
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拉莫斯之舞

TA貢獻(xiàn)1820條經(jīng)驗 獲得超10個贊

其他兩個選擇：


基礎(chǔ)包：


df <- unstack(dat1, form = value ~ numbers)

rownames(df) <- unique(dat1$name)

df

sqldf 包：


library(sqldf)

sqldf('SELECT name,

      MAX(CASE WHEN numbers = 1 THEN value ELSE NULL END) x1, 

      MAX(CASE WHEN numbers = 2 THEN value ELSE NULL END) x2,

      MAX(CASE WHEN numbers = 3 THEN value ELSE NULL END) x3,

      MAX(CASE WHEN numbers = 4 THEN value ELSE NULL END) x4

      FROM dat1

      GROUP BY name')


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反對 回復(fù) 2019-05-20
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