将几行放入R中的一列答案

【问题标题】：Putting several rows into one column in R将几行放入R中的一列
【发布时间】：2020-10-31 16:19:42
【问题描述】：

我正在尝试对以下数据集进行时间序列分析：

Year     1771   1772   1773  1774   1775   1776  1777   1778  1779   1780

Number   101     82     66    35     31      7     20     92   154   125

Year     1781   1782   1783  1784   1785   1786  1787   1788  1789   1790

Number    85     68     38    23     10     24    83    132   131    118

Year     1791   1792   1793  1794   1795   1796  1797   1798  1799   1800

Number    90     67     60    47     41     21    16      6     4      7

Year     1801   1802   1803  1804   1805   1806  1807   1808  1809   1810

Number    14     34     45    43     48     42    28     10     8      2

Year     1811   1812   1813  1814   1815   1816  1817   1818  1819   1820

Number     0      1      5    12     14     35    46     41    30     24

Year     1821   1822   1823  1824   1825   1826  1827   1828  1829   1830

Number    16      7      4     2      8     17    36     50    62     67

Year     1831   1832   1833  1834   1835   1836  1837   1838  1839   1840

Number    71     48     28     8     13     57   122    138   103     86

Year     1841   1842   1843  1844   1845   1846  1847   1848  1849   1850

Number     63     37     24    11     15     40    62     98   124     96

Year     1851   1852   1853  1854   1855   1856  1857   1858  1859   1860

Number    66     64     54    39     21      7     4     23    55     94

Year     1861   1862   1863  1864   1865   1866  1867   1868  1869   1870

Number    96     77     59    44     47     30    16      7    37     74

我的问题是数据被放置在多行中。我正在尝试从数据中创建两列。一个代表年份，一个代表数字，以便在 R 中易于阅读。我尝试过

> library(tidyverse)
> sun.df = data.frame(sunspots)
> Year = filter(sun.df, sunspots == "Year")

隔离年份数据，它可以工作，但我不确定如何将其放在列中。

有什么建议吗？

【问题讨论】：

我很困惑。您的代码显示使用了标准数据集sunspots，但它看起来不像上面显示的那样。为什么？
如果你没有使用sunspots，你能告诉我们更多关于你的数据集的信息吗？如果您能给出str(df) 和dput(df) 的输出，那将有很大帮助。
数据是这样给出的。它说数据是 sunspot 数据，但它与 R 数据库中所说的不匹配。
你能分享一下dput(sun.df)的输出吗

标签： r rbind cbind

【解决方案1】：

试试这个：

library(tidyverse)

df <- read_csv("test.csv",col_names = FALSE)
df

# A tibble: 6 x 4
# X1        X2    X3    X4
# <chr>  <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 Year     123   124   125
# 2 Number     1     2     3
# 3 Year     126   127   128
# 4 Number     4     5     6
# 5 Year     129   130   131
# 6 Number     7     8     9

# Removing first column and transpose it to get a dataframe of numbers
df_number <- as.data.frame(as.matrix(t(df[,-1])),row.names = FALSE)
df_number
#   V1 V2  V3 V4  V5 V6
# 1 123  1 126  4 129  7
# 2 124  2 127  5 130  8
# 3 125  3 128  6 131  9

# Keep the first two column (V1,V2) and assign column names
df_new <- df_number[1:2]
colnames(df_new) <- c("Year","Number")

# Iterate and rbind with subsequent columns (2 by 2) to df_new
for(i in 1:((ncol(df_number) - 2 )/2)) {
  df_mini <- df_number[(i*2+1):(i*2+2)]
  colnames(df_mini) <- c("Year","Number")
  df_new <- rbind(df_new,df_mini)
}
df_new
#    Year Number
# 1  123      1
# 2  124      2
# 3  125      3
# 4  126      4
# 5  127      5
# 6  128      6
# 7  129      7
# 8  130      8
# 9  131      9

【讨论】：