使用 tidyverse 函数 pivot_wider 时出错答案

【问题标题】：Error in using tidyverse function pivot_wider使用 tidyverse 函数 pivot_wider 时出错
【发布时间】：2020-01-23 14:24:09
【问题描述】：

[在此处输入图片描述][1]亲爱的大家，我有一个非常大的文件（14,566,680 条记录），其中包含 2 个变量（ID 和 A）。第一个变量 (ID) 是个体 (n=258)，每个个体有 56,460 条记录 (A)

我想写出一个“转置”文件（即 258 行和 54460 列）。

当我执行以下代码时：

system.time(snp1 %>% 
  #filter(`Sample ID`=='8362974') %>% 
  select(`Sample ID`,A) %>% 
  mutate(id = row_number()) %>% 
  #head(n=nsnp) %>% 
  pivot_wider(names_from=id,
              values_from = A)->T)

我收到以下错误：

Error in rep_len(NA_integer_, n) : invalid 'length.out' value
In addition: Warning message:
In nrow * ncol : NAs produced by integer overflow
Timing stopped at: 28.73 0.62 29.36

如果我只使用 1 个 ID，它可以正常工作

最好的斯特凡诺

【问题讨论】：

看起来输出太长了。奇怪
您为一张图片插入了标签，但忘记了它的网址
再看一遍，你的函数调用是错误的，你将在每个 id 的输出中有一个列，这意味着你得到一个巨大的矩阵，这是有道理的，它不起作用
你能做这个reproducible吗？如果没有任何数据，我们将无法运行您的代码，并且不清楚出了什么问题，因为我们无法看到您开始使用的内容或尝试获取的内容

标签： r dataframe tidyr

【解决方案1】：

如果在计算row_number（记录ID）之前按个人分组记录是否有效？

# made up sample
df <- tibble(`Sample ID` = rep(1:258, each = 56460)) %>%
  mutate(A = rnorm(nrow(.)))

df %>%
  group_by(`Sample ID`) %>%
  mutate(id = row_number()) %>%
  pivot_wider(names_from=id,
              values_from = A)

# A tibble: 258 x 56,461
# Groups:   Sample ID [258]
   `Sample ID`    `1`    `2`     `3`     `4`      `5`     `6`    `7`
         <int>  <dbl>  <dbl>   <dbl>   <dbl>    <dbl>   <dbl>  <dbl>
 1           1  1.49   0.546  0.0517 -0.480  -0.500    0.266  -1.52 
 2           2 -0.391 -0.855 -1.28   -0.0277 -0.999    0.617  -0.415
 3           3  0.200  0.484  1.08   -0.568   1.16     1.75   -0.143
 4           4  0.212  0.371  0.674   0.0481 -1.09    -1.07    0.160
 5           5  0.409  1.54   0.931  -0.280   1.27     0.0447  0.426
 6           6 -0.936  0.903 -0.0408  0.590  -1.52    -1.14   -0.600
 7           7 -1.97   0.336 -0.233   0.488   0.995   -0.933  -1.90 
 8           8 -0.396  2.12   1.10    0.304   0.290    0.595  -1.32 
 9           9 -1.31  -0.124 -0.804  -0.447   1.12    -0.721   0.378
10          10  0.977  0.818  1.51   -0.258  -0.00794  0.0386  2.03 
# ... with 248 more rows, and 56,453 more variables: ...

【讨论】：