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我想使用 tidyr
将数据分布在多个列上。
dat <- data.frame(ID = rep(1,10),
col1 = LETTERS[seq(1,10)],
col2 = c(letters[seq(1,8)],NA,NA),
col3 = c(rep(NA,8),"5",NA),
col4 = c(rep(NA,8),NA,"value"))
预期的结果是:
Out <- data.frame(t(c(1,letters[seq(1,8)],"5","value")),row.names=NULL)
colnames(Out) <- c("ID",LETTERS[seq(1,10)])
我想到了:
a <- dat %>% gather(variable, value, -(ID:col1)) %>%
unite(temp, col1, variable) %>%
spread(temp, value)
a[,-which(is.na(a))]
这很笨拙,而且还更改了列名。对此有更好的解决方案吗?
最佳答案
我们可以在gather
中使用na.rm=TRUE
,使用select
移除'variable'并使用spread
library(dplyr)
library(tidyr)
gather(dat, variable, val, -(ID:col1), na.rm=TRUE) %>%
select(-variable) %>%
spread(col1, val)
# ID A B C D E F G H I J
#1 1 d b b c b b b a 5 value
随着 tidyr
的开发版本(tidyr_0.8.3.9000
),我们可以在有多个值列时使用 pivot_wider
考虑
dat %>%
pivot_wider(names_from = col1, values_from = str_c("col", 2:4)) %>%
select_if(~ any(!is.na(.)))
# A tibble: 1 x 11
# ID col2_A col2_B col2_C col2_D col2_E col2_F col2_G col2_H col3_I col4_J
# <dbl> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct>
#1 1 a b c d e f g h 5 value
如果我们使用reshape2
,类似的选项是
library(reshape2)
dcast(melt(dat, measure = 3:5, na.rm=TRUE),
ID~col1, value.var='value')
关于r - 传播多列 [tidyr],我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35321497/
我正在为网络元分析准备数据,但在输入列时遇到困难。 如果我有这个初始数据集: Study Trt y sd n 1 1 -1.22 3.70 54 1
这个问题在这里已经有了答案: How do I get a contingency table? (6 个回答) Faster ways to calculate frequencies and ca
我有一个看起来像这样的数据集 site % unite(D01, D01_1, D01_2, sep = "/", remove = TRUE) %>% unite(D02, D02_1, D
我有以下数据: > data data unique grouping value 1 1 a 15 2 2
我注意到了 tidyr(0.4.0)使用 spread 时对值列进行排序,如 tidyr(0.3.1)按照它们在 gather 之前的顺序返回值列. 可重现的示例 1: library(dplyr)
我正在学习 dplyr,来自 plyr,我想从 xtabs 的输出生成(每组)列(每交互)。 简短摘要:我得到 A B 1 NA NA 2 当我想要 A B 1 2 xta
我有一个 data.frame,其中一些单元格包含逗号分隔值的字符串: d % separate_rows(b) %>% separate_rows(c) # a b c # 1
Tidy eval now supports glue strings 所以这很好用: my_summarise5 % mutate( "mean_{{mean_var}}" :=
我有看起来像这样的数据 df = data.frame(name=c("A","A","B","B"), group=c("g1","g2","g1","g2"),
我有一个面板结构的数据框:两年内每个单元的 2 个观察值: library(tidyr) mydf % spread(year, value) %>% filter(2012 > 0.5) 以下工作但
我正在尝试使用 tidyr 包中的 extract 将包含单个字符串的列拆分为 3 个单独的列。该问题的最小工作示例如下: # A tibble: 3 x 1 question_codes
我在 R 中有以下数据框 my_df_test my_df_test V1 V2 V3 V4 V5 V6_S1 V6_S2 V7_S1 V7_S2 1 1 A S1
我有一个看起来像这样的数据框。我将其命名为“df_raw”。 "HRHHID\t15\tHOUSEHOLD IDENTIFIER\t(Part 1)\t1- 15" "HRMONTH\t2\tMONT
我搜了又搜,找到了类似的东西,但没有什么是对的。希望这个问题没有得到解答。 假设我有一个包含 Y、N 的列,有时还有额外的信息 df%separate('Surgery',c("Surgery
我想使用 tidyr 将数据分布在多个列上。 dat % gather(variable, value, -(ID:col1)) %>% unite(temp, col1, variab
tidyr 的扩展函数仅接受不带引号的列名。有没有办法可以传递包含列名的变量例如 # example using gather() library("tidyr") dummy.data % gath
我的问题类似于 this question .我正在尝试 tidyr::gather多列。但是,链接中提供的解决方案并不理想,因为所有列中的属性通常不相同,因此它们被删除。 请注意,我知道如何使用基础
我在 R 中有以下数据框 my_df_test my_df_test V1 V2 V3 V4 V5 V6_S1 V6_S2 V7_S1 V7_S2 1 1 A S1
我有一个看起来像这样的数据框。我将其命名为“df_raw”。 "HRHHID\t15\tHOUSEHOLD IDENTIFIER\t(Part 1)\t1- 15" "HRMONTH\t2\tMONT
这个问题在这里已经有了答案: Reshaping data.frame from wide to long format (8 个答案) 关闭 2 年前。 我正在尝试学习如何使用 tidyr 将宽数
我是一名优秀的程序员,十分优秀!