从长到宽重塑多 id 重复变量读数答案

【问题标题】：reshape multi id repeated variable readings from long to wide从长到宽重塑多 id 重复变量读数
【发布时间】：2018-02-17 17:49:20
【问题描述】：

这就是我所拥有的：

id<-c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2)
measure<-c("speed","weight","time","speed","weight","time","speed","weight","time",
           "speed","weight","time","speed","weight","time","speed","weight","time")
value<-c(1.23,10.3,33,1.44,10.4,31,1.21,10.1,33,4.25,12.5,38,1.74,10.8,31,3.21,10.3,33)
testdf<-data.frame(id,measure,value)

这就是我想要的：

id<-c(1,1,1,2,2,2)  
speed<-c(1.23,1.44,1.21,4.25,1.74,3.21)
weight<-c(10.3,10.4,10.1,12.5,10.8,10.3)
time<-c(33,31,33,37,31,33)
res<-data.frame(id,speed,weight,time)

问题在于我的变量速度重量和时间重复。我可以使用带有 if 语句的 for 循环来完成它，但它是一个令人头疼的问题，而且效率不高。这是我在 stackoverflow 上的第一篇文章……长时间的用户第一次提问……谢谢你们！

【问题讨论】：

标签： r reshape data-science reshape2

【解决方案1】：

使用来自 data.table 的rowid（非常类似于@Kelli-Jean 的回答）：

library(reshape2)

testdf$r <- data.table::rowid(testdf$measure); 
dcast(testdf, id + r ~ measure)

  id r speed time weight
1  1 1  1.23   33   10.3
2  1 2  1.44   31   10.4
3  1 3  1.21   33   10.1
4  2 4  4.25   38   12.5
5  2 5  1.74   31   10.8
6  2 6  3.21   33   10.3

或者在一行中dcast(testdf, id + data.table::rowid(measure) ~ measure)。

或者没有data.table，添加testdf$r <- ave(testdf$id, testdf$meas, FUN = seq_along)。

或者，如果您准备学习 data.table 包：

library(data.table)
setDT(testdf)
testdf[, r := rowid(measure)]
dcast(testdf, id + r ~ measure)

【讨论】：

我对之前发布的答案感到困惑，但是你的答案很有意义！
~添加了我的 :)，感谢您的出色回答，澄清这个问题
你为什么使用reshape2？您是否尝试将其保存为 data.frame 格式？
为什么不发布完整的data.table 解决方案：library(data.table); dcast(as.data.table(testdf)[, rn := rowid(measure)], id + rn ~ measure)[, -"rn"] 或dcast(setDT(testdf), paste(id, rowid(measure), sep = "_") ~ measure)？

【解决方案2】：

如果你想走 tidyverse 路线：

library(tidyr)
library(dplyr)
testdf %>% 
  # add unique id for rows to be able to use spread
  group_by(measure) %>% mutate(unique_id = row_number()) %>% 
  spread(measure, value) %>% select(-unique_id )

R Cookbook 是解决这类问题的绝佳资源：http://www.cookbook-r.com/Manipulating_data/Converting_data_between_wide_and_long_format/

【讨论】：

【解决方案3】：

这是我的解决方案

library(plyr)

a=daply(testdf, .(id, measure), function(x) x$value)
listdf=apply(a, c(3), function(x) rbind(data.frame(x,id=row.names(x))))
df <- ldply(listdf, data.frame)
df$.id=NULL
df <- df[order(df$id),] 
df

  speed time weight id
1  1.23   33   10.3  1
3  1.44   31   10.4  1
5  1.21   33   10.1  1
2  4.25   38   12.5  2
4  1.74   31   10.8  2
6  3.21   33   10.3  2

【讨论】：

【解决方案4】：

安装 reshape2 以帮助首先重新格式化数据

然后创建另一个标识符，以帮助一次按三个连续行组织数据，就像您在所需数据集中一样。

A<-c("A","A","A")
B<-c("B","B","B")
C<-c("C","C","C")
D<-c("D","D","D")
E<-c("E","E","E")
F<-c("F","F","F")

A <- as.data.frame(A)
colnames(A) <- "id2"
B <- as.data.frame(B)
colnames(B) <- "id2"
C <- as.data.frame(C)
colnames(C) <- "id2"
D <- as.data.frame(D)
colnames(D) <- "id2"
E <- as.data.frame(E)
colnames(E) <- "id2"
F <- as.data.frame(F)
colnames(F) <- "id2"

将单独的数据集逐行绑定在一起

x<-rbind(A,B,C,D,E,F)

将此新标识符绑定到 testdf 列

testdf <- cbind(testdf, x)

将数据从长格式转换为宽格式

x2<-dcast(testdf, id + id2 ~ measure, value.var="value")

这是生成的数据集：

  id id2 speed time weight
1  1   A  1.23   33   10.3
2  1   B  1.44   31   10.4
3  1   C  1.21   33   10.1
4  2   D  4.25   38   12.5
5  2   E  1.74   31   10.8
6  2   F  3.21   33   10.3

如果需要，您可以删除 id2 变量

 testdf$id2 <- NULL

【讨论】：