dcast没有ID变量 [英] dcast without ID variables

问题描述

在reshape2简介包Sean C. Anderson提供以下示例。

他使用空间数据并重命名列名

 名称（空气质量）< -  tolower（名称（空气质量））
  

数据类似

 ＃ozone solar.r风温月
＃1 41 190 7.4 67 5 1 
＃2 36 118 8.0 72 5 2 
＃3 12 149 12.6 74 5 3 
＃4 18 313 11.5 62 5 4 
＃5 NA NA 14.3 56 5 5 
＃6 28 NA 14.9 66 5 6 
  

然后他通过

  aql<  -  melt（airquality，id.vars = c（month，day ））
  

获取

 ＃月日变量值
＃1 5 1臭氧41 
＃2 5 2臭氧36 
＃3 5 3臭氧12 
＃4 5 4臭氧18 
＃5 5 5臭氧NA 
＃6 5 6臭氧28 
  

最后，他通过

获得原始的（不同的列顺序）

  aqw <变量）
  

我的quesiton

我们没有ID变量（即月和日），并按如下方式融化数据

  aql<  -  melt（airquality）
  
 
 
 
看起来像
 变量值
＃1臭氧41 
＃2臭氧36 
＃3臭氧12 
＃4臭氧18 
＃5臭氧NA 
＃6臭氧28 
  
我的问题是如何获得原始的？原始的对应于
 ＃ozone solar.r wind temp 
＃1 41 190 7.4 67 
＃2 36 118 8.0 72 
＃3 12 149 12.6 74 
＃4 18 313 11.5 62 
＃5 NA NA 14.3 56 
＃6 28 NA 14.9 66 
  
 
 
解决方案
另一个选项是 unstack  
  out < -  unstack（aql，value〜variable）
 head b＃ozone solar.r风温月
＃1 41 190 7.4 67 5 1 
＃2 36 118 8.0 72 5 2 
＃3 12 149 12.6 74 5 3 
 ＃4 18 313 11.5 62 5 4 
＃5 NA NA 14.3 56 5 5 
＃6 28 NA 14.9 66 5 6 
  
由于问题是关于 dcast ，我们可以创建一个序列列，然后使用 dcast  
  aql $ indx < -  with（aql，ave（seq_along（variable），variable，FUN = seq_along ））
 out1 < -  dcast（aql，indx〜variable，value.var ='value'）[， -  1] 
 head（out1）
＃月日
＃1 41 190 7.4 67 5 1 
＃2 36 118 8.0 72 5 2 
＃3 12 149 12.6 74 5 3 
＃4 18 313 11.5 62 5 4 
＃5 NA NA 14.3 56 5 5 
＃6 28 NA 14.9 66 5 6 
  
如果您使用 data.table ，则使用 data.table 的devel版本。  v1.9.5 也有 dcast 函数。安装devel版本的说明为 此处  
  library（data.table）＃v1.9.5 + 
 setDT（aql）[，indx ：= 1：.N，variable] 
 dcast（aql，indx〜variable，value.var ='value'）[， -  1] 
  
 
In the "An Introduction to reshape2" package Sean C. Anderson presents the following example.


He uses the airquality data and renames the column names
names(airquality) <- tolower(names(airquality))
The data look like
#   ozone solar.r wind temp month day
# 1    41     190  7.4   67     5   1
# 2    36     118  8.0   72     5   2
# 3    12     149 12.6   74     5   3
# 4    18     313 11.5   62     5   4
# 5    NA      NA 14.3   56     5   5
# 6    28      NA 14.9   66     5   6
Then he melts them by 
aql <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day"))
to get 
#   month day variable value
# 1     5   1    ozone    41
# 2     5   2    ozone    36
# 3     5   3    ozone    12
# 4     5   4    ozone    18
# 5     5   5    ozone    NA
# 6     5   6    ozone    28
Finally he gets the original one (different column order) by 
aqw <- dcast(aql, month + day ~ variable)


My Quesiton

Assume now that we do not have ID variables (i.e. month and day) and have melted the data as follows
aql <- melt(airquality)
which look like
#   variable value
# 1    ozone    41
# 2    ozone    36
# 3    ozone    12
# 4    ozone    18
# 5    ozone    NA
# 6    ozone    28
My question is how can I get the original ones? The original ones would correspond to
#   ozone solar.r wind temp 
# 1    41     190  7.4   67 
# 2    36     118  8.0   72 
# 3    12     149 12.6   74
# 4    18     313 11.5   62 
# 5    NA      NA 14.3   56
# 6    28      NA 14.9   66

解决方案
Another option is unstack
out <- unstack(aql,value~variable)
head(out)
#   ozone solar.r wind temp month day
#1    41     190  7.4   67     5   1
#2    36     118  8.0   72     5   2
#3    12     149 12.6   74     5   3
#4    18     313 11.5   62     5   4
#5    NA      NA 14.3   56     5   5
#6    28      NA 14.9   66     5   6
As the question is about dcast, we can create a sequence column and then use dcast
aql$indx <- with(aql, ave(seq_along(variable), variable, FUN=seq_along))
out1 <- dcast(aql, indx~variable, value.var='value')[,-1]
head(out1)
#   ozone solar.r wind temp month day
#1    41     190  7.4   67     5   1
#2    36     118  8.0   72     5   2
#3    12     149 12.6   74     5   3
#4    18     313 11.5   62     5   4
#5    NA      NA 14.3   56     5   5
#6    28      NA 14.9   66     5   6
If you are using data.table, the devel version of data.table ie. v1.9.5 also has dcast function.  Instructions to install the devel version are here
 library(data.table)#v1.9.5+
 setDT(aql)[, indx:=1:.N, variable]
 dcast(aql, indx~variable, value.var='value')[,-1]


                        
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