合并数据框并将 R 列值扩展到列标题

Question

我有 2 个如下所示的 R 数据框：

数据帧 1：

identifier	ef_posterior	position_no
11111	0.260	1
11111	0.0822	2
11111	0.00797	3
11111	0.04	4
11111	0.245	5
11111	0.432	6
11112	0.342	1
11112	0.453	2
11112	0.0032	3
11112	0.241	5
11112	0.0422	6
11112	0.311	4

数据框 2：

study_identifier	%LVEF
11111	62
11112	76

我想将这两个数据框合并并重新排列成如下内容： 这里，study_identifier 和 identifier 是同一个东西（只是列名不同）

identifier	pos_1	pos_2	pos_3	pos_4	pos_5	pos_6	%LVEF
11111	0.260	0.0822	0.00797	0.04	0.245	0.432	62
11112	0.342	0.453	0.0032	0.311	0.241	0.0422	76

我该怎么做呢？ 任何帮助将不胜感激！

Answer 1

这样做

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>% mutate(position_no = paste0("position_", position_no)) %>%
  pivot_wider(id_cols = identifier, names_from = position_no, values_from = ef_posterior) %>%
  left_join(df2, by = c("identifier" = "study_identifier"))

# A tibble: 2 x 8
  identifier position_1 position_2 position_3 position_4 position_5 position_6  LVEF
       <int>      <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl> <int>
1      11111      0.26      0.0822    0.00797      0.04       0.245     0.432     62
2      11112      0.342     0.453     0.0032       0.311      0.241     0.0422    76

使用的数据

df1 <- read.table(text = "identifier       ef_posterior    position_no
 1 11111              0.260            1    
 2 11111              0.0822           2    
 3 11111              0.00797          3    
 4 11111              0.04             4
 5 11111              0.245            5
 6 11111              0.432            6
 7 11112              0.342            1
 8 11112              0.453            2
 9 11112              0.0032           3
10 11112              0.241            5
11 11112              0.0422           6
12 11112              0.311            4", header = T)

df2 <- read.table(text = "study_identifier      LVEF    
                  1 11111              62                
                  2 11112              76", header = T)

注意下面的cmets-

#when identifier in df2 is factor
df2$study_identifier <- factor(df2$study_identifier)

#use this code

df1 %>% mutate(position_no = paste0("position_", position_no)) %>%
  pivot_wider(id_cols = identifier, names_from = position_no, values_from = ef_posterior) %>%
  left_join(df2 %>% mutate(study_identifier = as.numeric(as.character(study_identifier))), by = c("identifier" = "study_identifier"))

# A tibble: 2 x 8
  identifier position_1 position_2 position_3 position_4 position_5 position_6  LVEF
       <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl> <int>
1      11111      0.26      0.0822    0.00797      0.04       0.245     0.432     62
2      11112      0.342     0.453     0.0032       0.311      0.241     0.0422    76