如何将我的 data.frame 的行变成列？答案

【问题标题】：How do I turn the rows of my data.frame into columns?如何将我的 data.frame 的行变成列？
【发布时间】：2014-07-28 09:22:15
【问题描述】：

我有一系列特定于变量的 data.frame，如下所示：

变量 1：

LOCATION 2014.01  2014.02  2014.03  2014.04
902010   7        -3       14       5

变量 2：

LOCATION 2014.01  2014.02  2014.03  2014.04
902010   9        11       6        3

我想转换 transform 并将它们组合成以下格式。

LOCATION    DATE     VARIABLE1  VARIABLE2
902010      2014.01  7          9
902010      2014.02  -3         11
902010      2014.03  14         6
902010      2014.04  5          3

我认为正确的方法是转换一个 data.frame，然后添加日期和位置匹配的其他数据。

类似问题的答案推荐使用库 reshape2 或函数 t()，但我很难理解如何在这种情况下使用它们。我还看到了有关时间序列库动物园的建议。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

你应该：

使用melt 以长格式重塑您的数据
使用merge按（位置和日期）组合data.frames

这里有一个完整的解决方案：库（reshape2）

dat1 <- 'LOCATION 2014.01  2014.02  2014.03  2014.04
902010   7        -3       14       5'

dat2 <- 'LOCATION 2014.01  2014.02  2014.03  2014.04
902010   9        11       6        3'

ll <- lapply(list(dat1,dat2),function(x){
dat <- read.table(text=x,header=TRUE)
melt(dat,id.vars ='LOCATION')
})

res <- merge(ll[[1]],ll[[2]],by=1:2)

# LOCATION variable value.x value.y
# 1   902010 X2014.01       7       9
# 2   902010 X2014.02      -3      11
# 3   902010 X2014.03      14       6
# 4   902010 X2014.04       5       3

一个额外的步骤是强制你变量列到一个有效的日期。

res$variable <- 
as.Date(paste0(sub('X','',res$variable),'.01'),
        format='%Y.%m.%d')

【讨论】：

【解决方案2】：

1) 定义一个merge 函数merge12，它由前两个变量合并和一个melt 函数melt1，它使用第一个变量作为id。然后定义L，一个数据框列表，像这样运行Reduce：

library(reshape2)

merge12 <- function(..., by = 1:2) merge(..., by = by)
melt1 <- function(..., id = 1) melt(..., id = id)

L <- list(DF1, DF2)
Reduce(merge12, lapply(L, melt1))

对于问题中的数据框，这给出了以下内容

  LOCATION variable value.x value.y
1   902010  2014.01       7       9
2   902010  2014.02      -3      11
3   902010  2014.03      14       6
4   902010  2014.04       5       3

注意：这也适用于两个以上的数据帧。只需将它们全部放入列表L。

2) fn$ 在 gsubfn 中使用 fn$，它允许函数参数表示为公式，我们可以以更紧凑的方式编写上述内容：

library(reshape2)
library(gsubfn)

L <- list(DF1, DF2)
fn$Reduce(~ merge(..., by = 1:2), fn$lapply(L, ~ melt(..., id = 1)))

给出相同的结果。

添加 (2)

【讨论】：

【解决方案3】：

你试过merge()函数吗？

您可能还会发现它很有用！ Merge or combine by rownames

【讨论】：

【解决方案4】：

这是使用基本 R 函数实现目标的一种方法。

> cb <- cbind(var1[1], names(var1)[-1], sapply(list(var1[-1], var2[-1]), t))
> names(cb)[2:4] <- c("DATE", "VAR1", "VAR2") 
> cb
#   LOCATION     DATE VAR1 VAR2
# 1   902010 X2014.01    7    9
# 2   902010 X2014.02   -3   11
# 3   902010 X2014.03   14    6
# 4   902010 X2014.04    5    3

如果您不介意列的顺序不同，可以将其缩短为三列，

> rb <- rbind(var1 = var1, var2 = var2)
> cbind(t(rb[-1]), LOC = var1$LOCATION)
#          var1 var2    LOC
# X2014.01    7    9 902010
# X2014.02   -3   11 902010
# X2014.03   14    6 902010
# X2014.04    5    3 902010

【讨论】：