使用计算列将 R 数据框从宽更改为长答案

【问题标题】：Changing R data frame from wide to long with calculated column使用计算列将 R 数据框从宽更改为长
【发布时间】：2020-08-20 08:14:11
【问题描述】：

我有一个宽数据框，我正在尝试将其转换为长数据框。我还想以长格式捕获一个新列。

一直在查看 couple posts 但卡住了。

例如，我有这个数据：

State   NumTotal    Num1    Num2    Num3    Num4
A       352         98      10      174     70
B       331         233     42      30      26

我想要这些数据：

State   NumClass    Num
A       Num1        98
A       Num2        10
A       Num3        174
A       Num4        70
B       Num1        233
B       Num2        42
B       Num3        30
B       Num4        26

我能得到的唯一实际输出来自这段代码（df_so 是带有数据的数据框）：

long <- df_so %>%
  gather(State, NumTotal)

long

这是做什么的：

State   NumTotal
Num1    98
Num1    233
Num2    10
Num2    42
Num3    174
Num3    30
Num4    70
Num4    26

所以我丢失了 State 值（A 或 B）并且知道我需要生成一个 NumClass 列但不知道如何。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

您可以使用data.table 中的melt 函数（还有reshape2::melt，但它已不再维护，因此应优先使用data.table::melt）

library(data.table)
setDT(df)
df2 <- melt(df, id.vars = "State")
data.table::setnames(df2, old = "variable", new = "NumClass")

【讨论】：

【解决方案2】：

gather 的继任者是 pivot_longer，这正是您想要的：

library(tidyr)
library(dplyr)

data <- tibble(State = c("A", "B"),
               NumTotal = c(352, 331),
               Num1 = c(98,233),
               Num2 = c(10, 42),
               Num3 = c(174, 30),
               num4 = c(70, 26))

data %>% 
  select(-NumTotal) %>% 
  pivot_longer(starts_with("Num"))

#> # A tibble: 8 x 3
#>   State name  value
#>   <chr> <chr> <dbl>
#> 1 A     Num1     98
#> 2 A     Num2     10
#> 3 A     Num3    174
#> 4 A     num4     70
#> 5 B     Num1    233
#> 6 B     Num2     42
#> 7 B     Num3     30
#> 8 B     num4     26

首先我取消选择 NumTotal 列，因为您不使用它，然后通过匹配您要旋转的列的名称前缀将表旋转为长格式。要同时获取您想要的输出列名称，请以这种方式调用pivot_longer：

data %>% 
  select(-NumTotal) %>% 
  pivot_longer(starts_with("Num"), names_to = "NumClass", values_to = "NumTotal")

#> # A tibble: 8 x 3
#>   State NumClass NumTotal
#>   <chr> <chr>       <dbl>
#> 1 A     Num1           98
#> 2 A     Num2           10
#> 3 A     Num3          174
#> 4 A     num4           70
#> 5 B     Num1          233
#> 6 B     Num2           42
#> 7 B     Num3           30
#> 8 B     num4           26

【讨论】：