将我的数据熔化/铸造成形状答案

【问题标题】：Melting/casting my data into shape将我的数据熔化/铸造成形状
【发布时间】：2011-05-28 03:36:02
【问题描述】：

我有一张如下所示的表格：

我需要它看起来像这样，其中 net=gross-tare:

我该怎么做？

我首先融合数据，然后转换为列，然后为净读数创建新列。

  df_m <- melt(df, id = 1:3)
  df_c <- cast(df_m, ... ~ variable + type)

  df_c$wr_net  <- df_c$wr_gross  - df_c$wr_tare
  df_c$wc_net  <- df_c$wc_gross  - df_c$wc_tare
  df_c$tsa_net <- df_c$tsa_gross - df_c$tsa_tare

这给了

但现在我不知道如何融合此表以使数据框看起来像我需要的“类型”列，其值为“毛”、“皮重”和“净”。

有没有更简单的方法？我是不是用熔化/施法叫错了树？

您可以使用此复制我的数据的小样本...

  df <- structure(list(train = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "AC0485n", class = "factor"), 
    position = c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), type = structure(c(2L, 
    1L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("gross", "tare"), class = "factor"), 
    wids_raw = c(24.85, 146.2, 26.16, 135, 24.7, 135.1), wids_corr = c(26.15, 
    145.43, 27.44, 134.43, 26, 134.52), tsa = c(24.1, 139.2, 
    25, 133.6, 24, 131.1)), .Names = c("train", "position", "type", 
    "wr", "wc", "tsa"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
    -6L))

【问题讨论】：

标签： r reshape

【解决方案1】：

如果你真的想只使用 reshape 来做，我会这样做：

library(reshape2)

df_m <- melt(df, id = 1:3)

df_c <- dcast(df_m, ... ~  type)
df_c$net <- df_c$gross  - df_c$tare

df_m2 <- melt(df_c, 1:3)
names(df_m2)[4] <- "type"

dcast(df_m2, ... ~ variable)

【讨论】：

有reshape2吗？惊人的！现在只是浏览文档。

【解决方案2】：

我认为你只需要使用 ddply：

ddply(df,.(position),.fun=function(x){
newrow <- x[1,]
newrow$type <- "net"
newrow[4:6] <- x[x$type=="gross",4:6] - x[x$type=="tare",4:6]
return(rbind(x,newrow))
})

返回，

   train   position  type     wr     wc   tsa
 1 AC0485n        1  tare  24.85  26.15  24.1
 2 AC0485n        1 gross 146.20 145.43 139.2
 3 AC0485n        1   net 121.35 119.28 115.1
 4 AC0485n        2  tare  26.16  27.44  25.0
 5 AC0485n        2 gross 135.00 134.43 133.6
 6 AC0485n        2   net 108.84 106.99 108.6
 7 AC0485n        3  tare  24.70  26.00  24.0
 8 AC0485n        3 gross 135.10 134.52 131.1
 9 AC0485n        3   net 110.40 108.52 107.1

编辑：如果你真的想使用熔化/铸造，我认为这很有效：

dd <-  melt.data.frame(df_c,id.vars=1:2)
dd$type <- factor(do.call("rbind",strsplit(as.character(dd$variable),"_"))[,2])
dd$variable <- factor(do.call("rbind",strsplit(as.character(dd$variable),"_"))[,1])

【讨论】：

嘿，你知道吗！我喜欢。虽然我仍然很好奇如何使用cast 和melt 来完成它。任何人都可以对此发表评论吗？
我只是用我的实际数据框试了一下（有 16 列，其中 wr、wc、tsa 是最后三列。我已将代码更改为newrow[,14:16] <- x[x$type=="gross",14:16] - x$type=="tare",14:16]，但它给出了一个错误@ 987654327@. 14:16 是正确的，因为 df[,14:16] 显示了 wr、wc、tsa 列。
抱歉，我认为我的代码中有一个小错字，可能会导致它无法在任何情况下工作。我把它固定在上面。尝试将 newrow[,14:16] 更改为 newrow[14:16]。我使用熔化/铸造添加了一个潜在的解决方案。
谢谢，你的融化/铸造作品！不幸的是，带有 [14:16] 的 ddply 仍然给出关于 equally-sized data frames 的相同错误。知道什么给出了吗？
我刚刚对我的数据做了一个汇总，有 67694 type = "gross" 和 67919 type = "tare"。这可能是原因吗？我想我必须删除一些 type = "tare" 值。