在 R 中，如何更改行和列的位置？答案

【问题标题】：In R, how can I change the location of row and column?在 R 中，如何更改行和列的位置？
【发布时间】：2020-04-27 13:05:09
【问题描述】：

我有这个原始数据集，下面是示例数据集：

 X1         X2
 1      Born 1946-05-27
 2  bioguide    A000370
 3      Born 1979-06-19
 4  bioguide    A000371
 5      Born 1980-04-18
 6  bioguide    A000367
 7      Born 1958-06-12
 8  bioguide    A000369
 9      Born 1948-03-23
 10 bioguide    B001291

使用这个，我想要的输出如下：

       Born        biouguide
1     1946-05-27     A000370
2     1979-06-19     A000371
3     1980-04-18     A000367
4     1958-06-12     A000369
5     1980-04-18     A000367

另外，以下是原始数据集的输出：

structure(list(X1 = c("Born", "bioguide", "Born", "bioguide", 
"Born", "bioguide", "Born", "bioguide", "Born", "bioguide"), 
    X2 = c("1946-05-27", "A000370", "1979-06-19", "A000371", 
    "1980-04-18", "A000367", "1958-06-12", "A000369", "1948-03-23", 
    "B001291")), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")

你能帮我做出想要的输出吗？

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyr

【解决方案1】：

使用 data.table，您可以使用 rowid(X1) 作为行，X1 作为列名，X2 作为值，然后删除 rowid(X1) 之后的行。

library(data.table)
setDT(df)

dcast(df, rowid(X1) ~ X1, value.var = 'X2')[, -1]

#          Born bioguide
# 1: 1946-05-27  A000370
# 2: 1979-06-19  A000371
# 3: 1980-04-18  A000367
# 4: 1958-06-12  A000369
# 5: 1948-03-23  B001291

【讨论】：

【解决方案2】：

一个base R 选项可以是：

data.frame(Born = df[c(TRUE, FALSE), 2],
           biouguide = df[c(FALSE, TRUE), 2])

        Born biouguide
1 1946-05-27   A000370
2 1979-06-19   A000371
3 1980-04-18   A000367
4 1958-06-12   A000369
5 1948-03-23   B001291

【讨论】：

有点限制但很聪明

【解决方案3】：

这是一个基本的 R 解决方案

dfout <- `names<-`(data.frame(matrix(df$X2,ncol = 2,byrow = T)),unique(df$X1))

这样

> dfout
        Born bioguide
1 1946-05-27  A000370
2 1979-06-19  A000371
3 1980-04-18  A000367
4 1958-06-12  A000369
5 1948-03-23  B001291

【讨论】：

【解决方案4】：

我们可以使用pivot_wider

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
  group_by(X1) %>%
  mutate(rn = row_number()) %>%
  pivot_wider(names_from = X1, values_from = X2) %>%
  select(-rn)
# A tibble: 5 x 2
#  Born       bioguide
#  <chr>      <chr>   
#1 1946-05-27 A000370 
#2 1979-06-19 A000371 
#3 1980-04-18 A000367 
#4 1958-06-12 A000369 
#5 1948-03-23 B001291

或在base R

unstack(df1, X2 ~ X1)

【讨论】：

不知道unstack 这个功能，厉害。