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我要转这个
id | amount | day
---------------------
A | 10 | 0
A | 54 | 8
A | 23 | 18
A | 43 | 28
A | 87 | 51
B | 34 | 0
B | 76 | 1
B | 12 | 7
进入这个
id | a1 | a2 | a3 | a4 | a5 | d1 | d2 | d3 | d4 | d5
--------------------------------------------------------
A | 10 | 54 | 23 | 43 | 87 | 0 | 8 | 18 | 28 | 51
B | 34 | 76 | 12 | 0 | 0 | 0 | 1 | 7 | 0 | 0
即。通过 id 将 df 的行转置/转换为未知数量的列,将零放在由于长度不等而存在空值的位置。
我已经尝试过
df <- data.frame(id=c('A','A','A','A','A','B','B','B'), amount=c(10,54,23,43,87,34,76,12), day=c(0,8,18,28,51,0,1,7))
library(reshape2)
x <- dcast(df, id ~ day, mean, value = 'amount')
但这并不完全正确。我该怎么做?
最佳答案
在引入“时间”变量后使用 base R reshape()
:
df$time <- ave(as.numeric(as.character(df$id)), df$id, FUN = seq_along)
df
# id amount day time
# 1 A 10 0 1
# 2 A 54 8 2
# 3 A 23 18 3
# 4 A 43 28 4
# 5 A 87 51 5
# 6 B 34 0 1
# 7 B 76 1 2
# 8 B 12 7 3
reshape(df, direction = "wide", idvar="id", timevar="time")
# id amount.1 day.1 amount.2 day.2 amount.3 day.3 amount.4 day.4 amount.5 day.5
# 1 A 10 0 54 8 23 18 43 28 87 51
# 6 B 34 0 76 1 12 7 NA NA NA NA
可选步骤:
重组列顺序:
df2 <- df2[c("id",
grep("amount", names(df2), value=TRUE),
grep("day", names(df2), value = TRUE))]
将NA
替换为0
:
df2[is.na(df2)] <- 0
df2
# id amount.1 amount.2 amount.3 amount.4 amount.5 day.1 day.2 day.3 day.4 day.5
# 1 A 10 54 23 43 87 0 8 18 28 51
# 6 B 34 76 12 0 0 0 1 7 0 0
关于r - 如何将两个变量转置/转换为一行?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14440553/
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