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如何將數據從長格式轉換為寬格式

R語言

慕婉清6462132 2019-05-20 17:19:08

我無法重新排列以下數據框：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

汪汪一只貓

TA貢獻1898條經驗獲得超8個贊

使用reshape功能：

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

反對回復 2019-05-20

慕萊塢森

TA貢獻1810條經驗獲得超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設計，旨在配合整潔的數據框架，并與數據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。它專門用于整理數據，而不是一般的重塑reshape2，或重塑的一般聚合。特別是，內置方法僅適用于數據幀，并且不tidyr提供邊距或聚合。

反對回復 2019-05-20

侃侃爾雅

TA貢獻1801條經驗獲得超16個贊

您可以使用該reshape()函數或reshape包中的melt()/ cast()functions 執行此操作。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)

反對回復 2019-05-20

墨色風雨

TA貢獻1853條經驗獲得超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data.table的擴展reshape2

（參考：使用data.tables進行高效重塑）

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行轉換

## 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

反對回復 2019-05-20

慕少森

TA貢獻2019條經驗獲得超9個贊

使用您的示例數據框，我們可以：

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

反對回復 2019-05-20

拉莫斯之舞

TA貢獻1820條經驗獲得超10個贊

其他兩個選擇：

基礎包：

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

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

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')

反對回復 2019-05-20

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