重塑大数据 [英] reshape of a large data

问题描述

我有一个包含100个变量和400,000个事务的大型数据集。以下是示例数据：

a <- structure(list(ID = c("A1", "A2", "A3", "A1", "A1", "A2", "A4", "A5", "A2", "A3"), 
Type = c("A", "B", "C", "A", "A", "A", "B", "B", "C", "B"), 
Alc = c("E", "F", "G", "E", "E", "E", "F", "F", "F", "F"), 
Com = c("Y", "N", "Y", "N", "Y", "Y", "Y", "N", "N", "Y")),
.Names = c("ID", "Type", "Alc", "Com"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")
a

   ID Type Alc Com
1  A1    A   E   Y
2  A2    B   F   N
3  A3    C   G   Y
4  A1    A   E   N
5  A1    A   E   Y
6  A2    A   E   Y
7  A4    B   F   Y
8  A5    B   F   N
9  A2    C   F   N
10 A3    B   F   Y

我喜欢这样获取数据集：

ID      Type_A  Type_B  Type_C  Alc_E   Alc_F   Alc_G   Com_Y   Com_N
A1           3      0        0      3       0       0       2       1
A2           1      1        1      1       2       0       1       2
A3           0      1        1      0       1       1       2       0
A4           0      1        0      0       1       0       1       0
A5           0      1        0      0       1       0       0       1

我正在使用‘reshape2’包中的‘dcast’函数。但结果与我的要求不符。

提前谢谢。

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假设您的data.frame是df：

require(reshape2)
dcast(melt(DF, id.var=c("ID")), ID ~ variable + value, value.var="value")

Aggregation function missing: defaulting to length
  ID Type_A Type_B Type_C Alc_E Alc_F Alc_G Com_N Com_Y
1 A1      3      0      0     3     0     0     1     2
2 A2      1      1      1     1     2     0     2     1
3 A3      0      1      1     0     1     1     0     2
4 A4      0      1      0     0     1     0     0     1
5 A5      0      1      0     0     1     0     1     0

这篇关于重塑大数据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IT屋！