在 R 中重塑数据将长表更改为宽表
我想用 R 中的 reshape2 包把我的长表改成宽表. 我有一个来自数据库的数据集，就像这样(示例): id1 |id2 |信息 |action_time |1 ||信息1 |时间1 |1 ||信息1 |时间2 |1 ||信息1 |时间3 |2 |乙 |信息2 |时间4 |2 |乙 |信息2 |时间5 | 现在我希望它是这样的: id1 |id2 |信息 |action_time
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为data.frame中的所有交互创建边缘列表
我正在尝试在 igraph 中进行网络分析，但是在给定的列数不同的情况下，将我拥有的数据集转换为边缘列表(具有权重)存在一些问题. 数据集如下所示( df1 )(当然要大得多):首先是主操作员ID(主操作员也可以是伙伴，反之亦然，因此ID保持不变挑战在于合作伙伴的数量各不相同(从0到40)，并且必须考虑每个交互(而不仅仅是"IdMain到IdPartnerX"). IdMain IdPa
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anscombe数据的笨拙重塑
我试图使用 ggplot2 在R中绘制内置的 anscombe 数据集(该数据集包含四个具有相同相关性但彼此之间存在根本不同关系的小数据集)X和Y).我尝试正确地重塑数据的方式都很难看.我使用了 reshape2 和base R的组合；Hadleyverse 2(/ dplyr )或 data.table 解决方案对我来说很好，但理想的解决方案是 简短/不重复的代码 易于理解(与标准#1有
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如何在同一组轴上的不同范围内融合和绘制多个数据集?
这是我第一次在这里发帖，希望我的问题清楚，恰当.我有一组数据，其头看起来像这样: wl ex421 wl ex309 wl ex284 wl ex3471431 0.6168224 321 0.1267943 301 0.06392694 361 0.152204842432 0.6687435 322 0.2416268 302 0.05631659 362 0.089615933433 0
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从嵌套的数据框/小标题运行多个简单的线性回归
我试图基于嵌套数据框中的数据运行多个简单的线性回归，并使用tidy()将回归拟合系数存储在数据框中.我的代码块如下 库(tidyverse)图书馆(扫帚)库(reshape2)图书馆(dplyr)因子
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如何在R中将数据移动两个月?
我想将我的全部数据下移两个月.例如，如果我的数据从1月1日开始，则我希望以与3月1日相对应的方式移动数据.同样，11月的数据将成为下一年的1月的数据.这是我的示例代码 DF
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使用R将列名称插入其值
我需要在其值中插入“列名"，“部门".我有这样的代码: 部门
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将值从宽变长:1)Group_By，2)传播/播出
我有一个电话号码的名称列表，我想按名称分组，然后将它们从长格式转换为宽格式，并在各列中填充电话号码 名称电话号码约翰·多伊0123456约翰·杜伊0123457约翰·杜伊0123458吉姆·多伊0123459吉姆·多伊0123450简·多伊0123451吉尔·多伊0123457名称Phone_Number1 Phone_Number2 Phone_Number3约翰·多伊0123456 01
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dcast警告:“缺少汇总功能:默认为长度"
我的 df 看起来像这样: Id任务类型频率3 1 A 23 1 B 33 2 A 33 2 B 04 1 A 34 1 B 34 2 A 14 2 B 3 我想通过ID进行重组并获得: Id A B…Z3 5 34 4 6 我尝试过: df_wide
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R SparkR-相当于融化功能
SparkR库中是否有类似于 melt 的功能? 将1行50列的数据转换为50行3列的数据吗? 解决方案 SparkR中没有提供类似功能的内置函数.您可以使用 explode 构建自己的 库(magrittr)df
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复制数据框的观察值，但也替换R中的特定变量值
我正在寻找有关一些数据重组的建议.我正在使用Google Forms收集一些数据，并将其下载为csv文件，其外观类似于以下内容: # alpha beta option # 6 8, 9, 10, 11 apple # 9 6 pear # 1
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按组透视显示不相等的数据大小
我有以下DF： DF =结构（list（ID = c（21785L，21785L，21785L）， V1 = c（0.828273303， 6.404590021，0.775568448），V2 = c（2L，3L，2L），V3 = c（NA，1.122899914， 0.850113234），V4 = c（NA，4L，3L ），V5 = c（NA，0.866757168，0.8689
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dplyr与子组加入
以下问题可以看作是“两列改宽”，从 base :: reshape （恐怖）改为 reshape2 。对于两类情况，简单的子组联接效果最佳。 我可以在 dplyr ？下面的示例有点愚蠢，但我需要在更长的管道链中联接，但我不想中断。 库（dplyr） d = data.frame（subject = rep（1：5，each = 2），处理=字母[1：2]，bp = rnorm（10））
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使用预测数据进行数据处理
我正在尝试对两个商店（商店1和商店2）的销售进行预测。就像使用预测程序包进行预测的结果一样，我得到了这两个表。第一个表包含每个模型（列值）分开的MAPE误差数据。您可以在下面看到数据和数据的屏幕截图。 Table_1
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R：将宽格式转换为具有多个3个时间段变量的长格式
很抱歉，如果这是一个简单的问题，但是搜索后我一直找不到简单的解决方案。我刚接触R，遇到麻烦，无法使用melt（reshape2）或collect（tidyr）函数将宽格式转换为长格式。我正在使用的数据集包含22个不同的时间变量，每个时间段均为3个时间段。当我尝试一次将所有这些从宽格式转换为长格式时，就会出现问题。我已经成功地进行了单独转换，但是效率很低而且很长，所以我想知道是否有人可以建议一个更简
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重塑多id重复变量读数，从长到宽
这就是我所拥有的： id 度量“速度”，“重量”，“时间”，“速度”，“重量”，“时间”，“速度” ，“重量”，“时间”） 值 testdf
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将数据框中的多列列从宽变长
我正在处理空气质量数据。我试图使用 melt 函数将数据框从宽到长整形。这里是数据： Elev 代表海拔， Obs 用于观测和 US3，DK1，DE1 的模型，其中 lm 和 ul 代表第一和第三分位数。 Elev Obs lm ul US3 lm ul DK1 lm ul 1 0 37.74289 34.33422 41.27840 38.82037 35.35241 42.3004
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如何使用两个规则从一个变量创建新变量
希望能从一个变量中创建新变量。 特别是，我需要帮助同时为每个 ID创建一行和 E 的各个列，其中 E 的每个新列（是， E1 ， E2 ， E3 ）包含值 ID 的每一行的 E 。我尝试这样做，融化，然后传播，但出现错误： 错误：行（4、7、9），（1、3、6），（2、5、8）的标识符重复 另外，我尝试了此处和此处，但这些对我而言不起作用，因为我需要能够为行（4，1，2），（（）
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R：将多个布尔列折叠为单个属性列，并为每个组合添加新行
尝试将具有多个布尔列的数据框融化或折叠到包含id列和折叠值列的两列数据库中，但每个值都会产生新行。 示例开头： A S1 S2 S3 S4 1 ex1 1 0 0 0 2 ex2 0 1 0 0 3 ex3 0 0 1 0 4 ex4 1 1 0 0 5 ex5 0 1 0 1 6 ex6 0 1 0 0 7 ex7 1 1 1 0 8 ex8 0 1
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必须先“熔化”一个数据帧，然后再进行“投射”吗？
必须一个融化数据帧，然后强制转换吗？从？熔化： 数据熔化数据帧，请参见熔化。 换句话说，是否绝对有必要在任何 acast 或 dcast 操作？ 请考虑以下内容： library（“ reshape2”） 库（“ MASS”） xb
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