R中的转置/重塑数据答案

【问题标题】：Transpose/Reshape Data in RR中的转置/重塑数据
【发布时间】：2016-03-23 19:13:58
【问题描述】：

我有一个宽格式的数据集，由两行组成，一行包含变量名称，另一行包含相应的值。这些变量代表大小为 1000 的样本中的个体特征。例如，我有 1000 个关于每个人大小的变量，然后是 1000 个高度变量，然后是 1000 个体重变量等。现在我想运行简单的回归（说卡路里消耗的重量），我能想到的唯一方法是声明一个包含每个变量的 1000 个观察值的向量，例如：

regressor1=c(mydata$height0, mydata$height1, mydata$height2, mydata$height3, ... mydata$height1000)

但是考虑到我有几十个变量，每个变量都包含 1000 个观察值，这将变得很麻烦。有没有办法通过循环来做到这一点？

我也考虑过 R 的重塑选项，但这又会让我不得不输入 1000 个变量几十次。

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

我觉得t() 会这样做，你有什么尝试？
reshape 可能会满足您的需求：help page
t() 的问题是我将所有变量堆叠在一起。然后我仍然无法运行回归。我希望将 1000 个观察值中的每一个分组到一列（或一个向量）中。我想知道是否有一种方法（可能通过循环）将每 1000 个分组到一个向量或列中。
我的 reshape 问题是，我仍然需要输入所有变量名称。
所以您在寻找mydata[1,]？然后，您将简单地获得第一行的向量，以及第二行的 mydata[2,]。与其说是数据导航，不如说是转置数据。

标签： r reshape

【解决方案1】：

以下是我将如何处理您的问题。 t() 将为您将数据从多列转换为多行。

注意：t() 可以与矩阵而不是数据框一起使用，我只是强制使用数据框以显示我的示例将适用于您的数据。

# Many columns, 2 rows
x <- as.data.frame(matrix(nrow=2,ncol=1000,seq(1:2000)))

#2 Columns, many rows
t(x)

根据您希望生成向量的 cmets。

如果你已经换位了：

regressor1 <- x[,1]

regressor2 <- x[,2]

如果你没有换位：

regressor1 <- x[1,]

regressor2 <- x[2,]

【讨论】：