如何使用（reshape2 等）将相似的记录值转置到 R 中的单独列中？答案

【问题标题】：How do I transpose similar record values into separate columns in R with (reshape2 or etc)?如何使用（reshape2 等）将相似的记录值转置到 R 中的单独列中？
【发布时间】：2020-06-16 12:02:43
【问题描述】：

所以我想转换以下内容：

days <- c("MONDAY", "SUNDAY", "MONDAY", "SUNDAY", "MONDAY", "SUNDAY")
dates <- c("2020-03-02", "2020-03-08", "2020-03-09", "2020-03-15", "2020-03-16", "2020-03-22")

df <- cbind(days, dates)


+--------+------------+
|  days  |   dates    |
+--------+------------+
| MONDAY | 2020.03.02 |
| SUNDAY | 2020.03.08 |
| MONDAY | 2020.03.09 |
| SUNDAY | 2020.03.15 |
| MONDAY | 2020.03.16 |
| SUNDAY | 2020.03.22 |
+--------+------------+

进入这个：

+------------+------------+
|   MONDAY   |   SUNDAY   |
+------------+------------+
| 2020.03.02 | 2020.03.08 |
| 2020.03.09 | 2020.03.15 |
| 2020.03.16 | 2020.03.22 |
+------------+------------+

你有什么提示我应该怎么做吗？提前谢谢！

【问题讨论】：

鉴于 df 是一个数据框（而不是像您的示例中那样的矩阵），您可以这样做：df <- data.frame(days, dates); unstack(df, dates ~ days)
您可能发现 tidyr/reshape2 很难做到这一点的一个原因是，从整洁数据的角度来看，这种转换是荒谬的。在整洁的数据中，行代表相关数据。在您的输出表中，星期一和星期日看起来像两个不相关的列。如果您想采用一种整洁的方法，您需要一些方法来确定哪些日期是相关的并且应该在一行中。
unstack thingy 几乎可以工作，但确实需要它们在 DF 中配对。有什么诀窍吗？

标签： r tidyr reshape2

【解决方案1】：

在 Base-R 中

sapply(split(df,df$days), function(x) x$dates)

     MONDAY       SUNDAY      
[1,] "2020-03-02" "2020-03-08"
[2,] "2020-03-09" "2020-03-15"
[3,] "2020-03-16" "2020-03-22"

【讨论】：

【解决方案2】：

这是tidyr 中的一个解决方案，它考虑了 JohannesNE 的尖锐的评论。

您可以将此视为您在回复中提到的“技巧”（假设每个连续的 Monday 和 Sunday 是一对）：

df <- as.data.frame(df) # tidyr needs a df object
df <- cbind(pair = rep(1:3, each = 2), df) # the 'trick'!

  pair   days      dates
1    1 MONDAY 2020-03-02
2    1 SUNDAY 2020-03-08
3    2 MONDAY 2020-03-09
4    2 SUNDAY 2020-03-15
5    3 MONDAY 2020-03-16
6    3 SUNDAY 2020-03-22

现在tidyr 实现：

library(tidyr)

df %>% pivot_wider(names_from = days, values_from = dates)

# A tibble: 3 x 3
   pair MONDAY     SUNDAY    
  <int> <chr>      <chr>     
1     1 2020-03-02 2020-03-08
2     2 2020-03-09 2020-03-15
3     3 2020-03-16 2020-03-22

【讨论】：