如果行包含 R 中同一变量的两个值，则转置数据帧

Question

我正在处理一个数据框，其中包含一个名为“Marker”的变量，该变量显示了我收集的所有样本的两个值。 例如，数据框如下：

Sample.File Sample.Name Marker value
1            a         a_1    xxx    16
2            a         a_1    xxx    18
3            a         a_1    yyy    16
4            a         a_1    yyy    20
5            a         a_1    zzz     9
6            a         a_1    zzz    13
7            b         b_1    xxx    10
8            b         b_1    xxx    10
9            b         b_1    yyy     6
10           b         b_1    yyy    12
11           b         b_1    zzz    14
12           b         b_1    zzz    14

由以下代码提供：

data <- data.frame(
   Sample.File = as.factor(c("a", "a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b",
                             "b", "b")),
   Sample.Name = as.factor(c("a_1", "a_1", "a_1", "a_1", "a_1", "a_1", "b_1",
                             "b_1", "b_1", "b_1", "b_1", "b_1")),
        Marker = as.factor(c("xxx", "xxx", "yyy", "yyy", "zzz", "zzz", "xxx",
                             "xxx", "yyy", "yyy", "zzz", "zzz")),
   value = c(16L, 18L, 16L, 20L, 9L, 13L, 10L, 10L, 6L, 12L, 14L, 14L)
)

---

我想使用的新数据框应该通过转置当前数据来实现，但要为所有收集的样本维护列 Sample.File 和 Sample.Name。此外，我想为标记为“值”的列获取新变量以如下标记（例如 xxx & xxx.1、yyy & yyy.1、zzz & zzz.1）。

我想要实现的表如下所示：

  Sample.File Sample.Name xxx xxx.1 yyy yyy.1 zzz zzz.1
1           a         a_1  16    18  16    20   9    13
2           b         b_1  10    10   6    12  14    14

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我想使用代码而不将报告的标签名称写入“标记”列（因为我可以获得多达 100 个不同的标签）。 我尝试使用以下代码，但无法实现我的目标：

我尝试使用以下代码，但无法实现目标：

library(dplyr)
library(tidyr)
data %>%
  gather(Sample.File, Sample.Name) %>%
  spread(value)

Error: `var` must evaluate to a single number or a column name, not a double vector
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.
In addition: Warning message:
attributes are not identical across measure variables;
they will be dropped

如果有人能解决这个问题，我将非常感激！

Answer 1

这是一种方法。我们可以为每个Marker 创建一个ID，然后创建一个列。之后，我们可以将其转换为宽格式。

library(dplyr)
library(tidyr)

data2 <- data %>%
  group_by_at(vars(-value)) %>%
  mutate(N = row_number() - 1) %>%
  unite(col = "Marker", Marker, N, sep = ".") %>%
  pivot_wider(names_from = "Marker", values_from = "value") %>%
  ungroup()
data2
# # A tibble: 2 x 8
#   Sample.File Sample.Name xxx.0 xxx.1 yyy.0 yyy.1 zzz.0 zzz.1
#   <fct>       <fct>       <int> <int> <int> <int> <int> <int>
# 1 a           a_1            16    18    16    20     9    13
# 2 b           b_1            10    10     6    12    14    14