如何将此长格式数据帧转换为宽格式？答案

【问题标题】：How can I convert this long format dataframe into a wide format?如何将此长格式数据帧转换为宽格式？
【发布时间】：2019-08-14 17:09:24
【问题描述】：

我在R 中使用RStudio 进行数据分析。我目前有一个dataframe，它位于long format 中。我想把它转换成wide format。

dataframe (df1) 的摘录如下所示。我已将第一列转换为factor。

摘录：

df1 <- read.csv("test1.csv", stringsAsFactors = FALSE, header = TRUE)

df1$Respondent <- factor(df1$Respondent)

df1

      Respondent  Question      CS             Imp     LOS  Type  Hotel
1          1       Q1       Fully Applied     High     12   SML   ABC
2          1       Q2       Optimized         Critical 12   SML   ABC

我想要一个新的dataframe（比如df2）看起来像这样：

Respondent      Q1CS           Q1Imp     Q2CS        Q2Imp     LOS   Type   Hotel
  1          Fully Applied      High    Optimized    Critical   12   SML    ABC

如何在R 中执行此操作？

附加说明：我已尝试查看 tidyr 包及其 spread() 函数，但我很难将其用于解决这个特定问题。

【问题讨论】：

tidyr 不能一次完成，而是要求您为要传输的每个键/值对执行此操作。有人告诉我，较新的（尚未在 CRAN 上）tidyr::pivot_* 函数将更适合更复杂的情况，您可以在 github.com/tidyverse/tidyr 和 tidyr.tidyverse.org/dev/articles/pivot.html 上查看它们。
@jay.sf 这与该问题中提到的问题不同。我的有多个值可以转换为宽格式。因此，不能使用该解决方案。

标签： r tidyr

【解决方案1】：

这可以通过gather-unite-spread 方法实现

df %>%
    group_by(Respondent) %>%
    gather(k, v, CS, Imp) %>%
    unite(col, Question, k, sep = "") %>%
    spread(col, v)
#  Respondent LOS Type Hotel          Q1CS Q1Imp      Q2CS    Q2Imp
#1          1  12  SML   ABC Fully Applied  High Optimized Critical

样本数据

df <- read.table(text =
    "      Respondent  Question      CS             Imp     LOS  Type  Hotel
1          1       Q1       'Fully Applied'     High     12   SML   ABC
2          1       Q2       'Optimized'         Critical 12   SML   ABC", header = T)

【讨论】：

【解决方案2】：

在 data.table 中，这可以在单行中完成......

dcast(DT, Respondent ~ Question, value.var = c("CS", "Imp"), sep = "")[DT, `:=`(LOS = i.LOS, Type = i.Type, Hotel = i.Hotel), on = "Respondent"][]

   Respondent          CSQ1      CSQ2 ImpQ1    ImpQ2 LOS Type Hotel
1:          1 Fully Applied Optimized  High Critical  12  SML   ABC

一步一步解释

创建样本数据

DT <- fread("Respondent  Question      CS             Imp     LOS  Type  Hotel
             1  Q1       'Fully Applied'     High     12   SML   ABC
            1   Q2       'Optimized'         Critical 12   SML   ABC", quote = '\'')

按问题将数据表的一部分转换为所需的格式
colnames 可能不是您想要的...您可以随时使用 setnames() 更改它们。

dcast(DT, Respondent ~ Question, value.var = c("CS", "Imp"), sep = "")
#    Respondent          CSQ1      CSQ2 ImpQ1    ImpQ2
# 1:          1 Fully Applied Optimized  High Critical

然后在原始 DT 上通过引用加入，以获得您需要的其余列...

result.from.dcast[DT, `:=`( LOS = i.LOS, Type = i.Type, Hotel = i.Hotel), on = "Respondent"]

【讨论】：