在R中使用具有多个匹配行的重塑函数 [英] Using the reshape function in R with multiple matching rows

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ab和c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X、Y、Z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a、b和c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IT屋！