如何透视表以从R中的可变行值生成列答案

【问题标题】：How to pivot a table to make columns fro a variable row values in R如何透视表以从R中的可变行值生成列
【发布时间】：2011-09-22 05:01:00
【问题描述】：

我有一个包含以下列的 data.frame：Month、Store 和 Demand。

Month   Store   Demand
Jan     A   100
Feb     A   150
Mar     A   120
Jan     B   200
Feb     B   230
Mar     B   320

我需要旋转它以创建一个新的 data.frame 或数组，每个月都有列，存储例如：

Store   Jan Feb Mar
A       100 150 120
B       200 230 320

非常感谢任何帮助。我刚开始使用 R。

【问题讨论】：

标签： r pivot reshape

【解决方案1】：

> df <- read.table(textConnection("Month   Store   Demand
+ Jan     A   100
+ Feb     A   150
+ Mar     A   120
+ Jan     B   200
+ Feb     B   230
+ Mar     B   320"), header=TRUE)

因此，您的“月份”列很可能是一个按字母顺序排序的因素（编辑：）

> df$Month <- factor(df$Month, levels= month.abb[1:3])
 # Just changing levels was not correct way to handle the problem. 
 # Need to use within a factor(...) call.
> xtabs(Demand ~ Store+Month, df)
      Month
 Store Jan Feb Mar
     A 100 150 120
     B 200 230 320

一个不太明显的方法（因为'I'函数返回它的参数）：

> with(df, tapply(Demand, list(Store, Month) , I)  )
  Jan Feb Mar
A 100 150 120
B 200 230 320

【讨论】：

您的答案中的打印输出不太正确。例如，Jan A 应该是 100 而不是 150。您的代码有效，所以我怀疑您在更改关卡之前复制了输出。
您对错误是正确的，但这是因为我不正确地更改了级别。见上文。

【解决方案2】：

欢迎来到 R。

通常有很多方法可以使用 R 达到相同的目的。另一种方法是使用 Hadley 的 reshape 包。

# create the data as explained by @Dwin
df <- read.table(textConnection("Month   Store   Demand
                                Jan     A   100
                                Feb     A   150
                                Mar     A   120
                                Jan     B   200
                                Feb     B   230
                                Mar     B   320"), 
                 header=TRUE)

# load the reshape package from Hadley -- he has created GREAT packages
library(reshape)

# reshape the data from long to wide
cast(df, Store ~ Month)

作为参考，您应该查看这个很棒的教程。 http://www.jstatsoft.org/v21/i12/paper

【讨论】：

如果不重新排序不会给 OP 他所要求的东西的关卡。

【解决方案3】：

如果数据在dat 中（并且级别设置为日历顺序），那么另一个基本 R 解决方案是使用（非常不直观）reshape() 函数：

reshape(dat, v.names = "Demand", idvar = "Store", timevar = "Month", 
        direction = "wide")

数据的sn-p给出：

> reshape(dat, v.names = "Demand", idvar = "Store", timevar = "Month", 
+         direction = "wide")
  Store Demand.Jan Demand.Feb Demand.Mar
1     A        100        150        120
4     B        200        230        320

如果您愿意，可以轻松清除名称：

> out <- reshape(dat, v.names = "Demand", idvar = "Store", timevar = "Month", 
+                direction = "wide")
> names(out)[-1] <- month.abb[1:3]
> out
  Store Jan Feb Mar
1     A 100 150 120
4     B 200 230 320

（为了获得上面的输出，我以与@DWin's Answer 中显示的类似方式读取数据，然后运行以下命令：

dat <- transform(dat, Month = factor(Month, levels = month.abb[1:3]))

dat 是我所说的数据）

【讨论】：

+1 只是为了重申我在使用重塑功能时的挫败感。