在 dcast() 参数“value.var”上

Question

所以，我上次在数据帧上使用了 dcast()，其中一列为 ID，其他多个代码分配给每个 ID。我的 df1 看起来像这样：

ID  codes    gfreq
123  FGV34     0.988
123  FGV34     0.988
123  FGV34     0.988 
566  WER45     na
566  FGV34      0.988
566  FGV34      0.988

为了把上面的格式操作成：

ID  FGV34  WER45
123  1       0
566  1       1

dcast(df1, ID ~ codes) 

而且效果很好。 现在，我有一个类似的数据框 df2，它只有两列，ID 和代码。

ID  codes    
123  FGV34     
123  FGV34    
123  FGV34     
566  WER45     
566  FGV34      
566  FGV34 

当我在 dcast 中运行它时： 1. 我收到关于 Value.var 被覆盖并且代码列用作 value.var 的警告，这没关系 2. 这次我得到的输出格式完全不同了。

ID  FGV34  WER45
123 FGV34    NA
566 FGV34  WER45

我已经检查了 df1 和 df2 中属性的数据类型。对于 ID 和代码，它们是相同的。 我需要帮助来获得像以前一样的输出，使用 0 或 1 而不是 NA 和列名。 其次，我想了解 dcast() 的行为发生了哪些变化。

Answer 1

reshape2 和 spread 都已被弃用或停用 - tidyverse 现在希望您使用 pivot_wider。我不了解该语法的最新情况，但 dcast 仍然可以使用 data.table 完成您想要的操作。

library(data.table)
d1 <- data.table(ID = c(11,11,11,12,12,12), 
                 codes = c('a', 'a', 'a', 'b', 'a', 'a'), 
                 gfreq = c(.5,.5,.5,NA,.5,.5))
dcast(d1, ID ~ codes)
#> Using 'gfreq' as value column. Use 'value.var' to override
#> Aggregate function missing, defaulting to 'length'
#>    ID a b
#> 1: 11 3 0
#> 2: 12 2 1

d2 <- data.table(ID = c(11,11,11,12,12,12), 
                 codes = c('a', 'a', 'a', 'b', 'a', 'a'))
dcast(d2, ID ~ codes)
#> Using 'codes' as value column. Use 'value.var' to override
#> Aggregate function missing, defaulting to 'length'
#>    ID a b
#> 1: 11 3 0
#> 2: 12 2 1

## If you only want 1's and 0's
dcast(unique(d2), ID ~ codes, 
      fun.aggregate = length)
#> Using 'codes' as value column. Use 'value.var' to override
#>    ID a b
#> 1: 11 1 0
#> 2: 12 1 1

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2019 年 10 月 16 日创建}