如何通过分组和过滤将行扩展到列？答案

【问题标题】：How to spread rows to columns by grouping and filtering?如何通过分组和过滤将行扩展到列？
【发布时间】：2019-11-28 13:59:42
【问题描述】：

我有一个类似这样的数据集：

df_1 <- tribble(
  ~id,       ~type,     ~min_price,  ~max_price,
  "1",        "X",          10,          40,
  "1",        "Y",          20,          50,
  "2",        "X",          18,          40,
  "2",        "Y",          34,          50,
  "2",         NA,          15,          70,
  "3",        "X",          40,          90,
  "3",        "Y",          23,         100,
)

但现在，我想按“id”对数据进行分组，然后将行切换为列。我认为这不像转置。

df_1 <- tribble(
  ~id,      ~min_price_X, ~min_price_Y,  ~min_price_NA,  ~max_price_X, ~max_price_Y,  ~max_price_NA,
  "1",           10,           10,             NA,             40,           50,            NA,      
  "2",           18,           34,             15,             40,           50,            70,
  "3",           40,           23,             NA,             90,          100,            NA, 
)

您对获取这些数据有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我们可以使用pivot_wider，它可以包含多个values 列。

tidyr::pivot_wider(df_1, names_from = type, values_from = c(min_price, max_price))

# A tibble: 3 x 7
#  id    min_price_X min_price_Y min_price_NA max_price_X max_price_Y max_price_NA
#  <chr>       <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl>       <dbl>        <dbl>
#1 1              10          20           NA          40          50           NA
#2 2              18          34           15          40          50           70
#3 3              40          23           NA          90         100           NA

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试这个：

library("reshape2")
dcast(melt(df_1, id.vars = c("id", "type")), id ~ variable + type)

结果是：

  id min_price_X min_price_Y min_price_NA max_price_X max_price_Y max_price_NA
1  1          10          20           NA          40          50           NA
2  2          18          34           15          40          50           70
3  3          40          23           NA          90         100           NA

【讨论】：