合并到数据帧 R 中，允许 NA，不使用循环答案

【问题标题】：Combine into dataframe R, allowing NA, not using loop合并到数据帧 R 中，允许 NA，不使用循环
【发布时间】：2019-05-07 14:29:41
【问题描述】：

这是我想要实现的一个示例。我在 R 中使用 for 循环。但是，我想摆脱它，因为它在大数据上太慢了。当输出是更大的数据帧（例如，>1000 列和行）时，有什么更好的方法仍然可以快速运行？

df <- data.frame(id=c('a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c'), code=c(1,2,3,3,1,2), stringsAsFactors = F)
uid <- unique(df$id)
out <- NULL
df

  id code
1  a    1
2  a    2
3  b    3
4  c    3
5  c    1
6  c    2

for (i in uid){
  z <- t(df[df$id==i,])
  colnames(z) <- z[2,]
  z <- as.data.frame(z[2, , drop = FALSE])
  out <- bind_rows(out, z)
}
out  

     1    2    3
1    1    2 <NA>
2 <NA> <NA>    3
3    1    2    3

【问题讨论】：

标签： r loops dataframe

【解决方案1】：

这够快吗？

library(reshape2)

dcast(df,id~code)

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用complete 和spread

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  mutate(code1 = code) %>%
  complete(id, code) %>%
  spread(code, code1)

# A tibble: 3 x 4
#  id      `1`   `2`   `3`
#  <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 a         1     2    NA
#2 b        NA    NA     3
#3 c         1     2     3

【讨论】：