本文介绍了在R中使用具有多个匹配行的重塑函数的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

所以我有以下数据框df

       X     Y     Z     ID     value
1      0    20    135    a       20
2      0    20    135    a       30
3      0    20    135    b       40
4      20   104    20    c       10
5      20   104    20    b       15
...

我希望最终输出为

       X     Y     Z     a     b     c     
1      0    20    135    20    40    null
2      0    20    135    30    null  null
3      20   104    20    null  15    10
...

我想将所有不同的ID转换为保存原始数据框中的值的单个列。我现在做的是reshape(df, idvar=c("X", "Y", "Z"), timevar="ID", direction="wide")。但是,这会导致abc中的每一行都有多行匹配的警告,因此只获取第一行。我想为每个唯一的XYZ组合占一行,但由于有许多重复测量,所以我也希望每个组合有多行,但每个abc的重复测量次数不同。有什么方法可以有效地做到这一点吗?

推荐答案

您已经在问题中确定了答案:您需要添加第二个"id"变量。这很容易通过我的"Splitstackform"包中的getanID来完成。它的功能如下:

library(splitstackshape)
getanID(mydf, c("X", "Y", "Z", "ID"))
#     X   Y   Z ID value .id
# 1:  0  20 135  a    20   1
# 2:  0  20 135  a    30   2
# 3:  0  20 135  b    40   1
# 4: 20 104  20  c    10   1
# 5: 20 104  20  b    15   1

考虑到这一点,下面介绍如何更改您当前的reshape方法:

reshape(getanID(mydf, c("X", "Y", "Z", "ID")), 
        direction = "wide", idvar = c("X", "Y", "Z", ".id"), timevar = "ID")
#     X   Y   Z .id value.a value.b value.c
# 1:  0  20 135   1      20      40      NA
# 2:  0  20 135   2      30      NA      NA
# 3: 20 104  20   1      NA      15      10

或者,因为data.table也加载了plitstackShape,所以可以使用dcast.data.table,如下所示:

dcast.data.table(getanID(mydf, c("X", "Y", "Z", "ID")),
                 X + Y + Z + .id ~ ID, value.var = "value")
#     X   Y   Z .id  a  b  c
# 1:  0  20 135   1 20 40 NA
# 2:  0  20 135   2 30 NA NA
# 3: 20 104  20   1 NA 15 10

这篇关于在R中使用具有多个匹配行的重塑函数的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!

10-11 03:09