r - 在R中将数据帧从 "wide"格式转换为 "long"格式

Question

我有以下数据框:

 df = data.frame(A_1 = c(1,2,3), A_2 = c(4,5,6), A_3 = c(7,8,9), B_1 = c(10, 11, 12), B_2 = c(13, 14, 15), B_3 = c(16, 17, 18))

 #> df
 #  A_1 A_2 A_3 B_1 B_2 B_3
 #1   1   4   7  10  13  16
 #2   2   5   8  11  14  17
 #3   3   6   9  12  15  18

列名称包含字母和数字。该字母指的是特定变量(例如，A 是一个因素，B 是一个因素)，而列名称中的数字指的是个人。换句话说，每个个体都有 A 和 B 的值:A_1 和 B_1 是个体 1 的列，A_2、B_2 是个体 2 的列，等等。 p>

我想达到以下结果:请注意，所有“A”列都合并为一个“A”列，“B”列也是如此:

   A  B
 # 1 10
 # 2 11
 # 3 12
 # 4 13
 # 5 14
 # 6 15
 # 7 16
 # 8 17
 # 9 18

有什么简单的方法可以实现这一点吗？请注意，我的真实数据框包含 20 多个不同的字母列(A、B、C...)，每个字母都有三个子列(例如:A_1、A_2、A_3)。

谢谢!!

Answer 1

这称为将数据从“宽”格式“ reshape ”为“长”格式。在 R 基础中，一个工具是 reshape ，但您首先需要一个“id”变量:

reshape(df, direction = "long", varying = names(df), sep = "_")
#     time A  B id
# 1.1    1 1 10  1
# 2.1    1 2 11  2
# 3.1    1 3 12  3
# 1.2    2 4 13  1
# 2.2    2 5 14  2
# 3.2    2 6 15  3
# 1.3    3 7 16  1
# 2.3    3 8 17  2
# 3.3    3 9 18  3

如果需要，您可以删除其他列。

<小时/>

为了好玩，这里有另一种方法，使用“reshape2”包(从原始示例数据开始):

library(reshape2)
dfL <- melt(as.matrix(df))
dfL <- cbind(dfL, colsplit(dfL$Var2, "_", c("Factor", "Individual")))
dcast(dfL, Individual + Var1 ~ Factor, value.var="value")
#   Individual Var1 A  B
# 1          1    1 1 10
# 2          1    2 2 11
# 3          1    3 3 12
# 4          2    1 4 13
# 5          2    2 5 14
# 6          2    3 6 15
# 7          3    1 7 16
# 8          3    2 8 17
# 9          3    3 9 18

<小时/>

如果您生活在最前沿，“data.table”版本 1.8.11 现在已经实现了“melt”和“dcast”。我还没有玩过太多，但它也非常简单。同样，与我迄今为止提供的所有解决方案一样，需要一个“id”。

library(reshape2)
library(data.table)
packageVersion("data.table") ## Must be at least 1.8.11 to work
# [1] ‘1.8.11’

DT <- data.table(cbind(id = sequence(nrow(df)), df))
DTL <- melt(DT, id.vars="id")
DTL[, c("Fac", "Ind") := colsplit(variable, "_", c("Fac", "Ind"))]
dcast.data.table(DTL, Ind + id ~ Fac)
#    Ind id A  B
# 1:   1  1 1 10
# 2:   1  2 2 11
# 3:   1  3 3 12
# 4:   2  1 4 13
# 5:   2  2 5 14
# 6:   2  3 6 15
# 7:   3  1 7 16
# 8:   3  2 8 17
# 9:   3  3 9 18

<小时/>

更新

另一个选择是使用 merged.stack来 self 的“splitstackshape”包。如果您还使用as.data.table(df, keep.rownames = TRUE)，效果会很好。 ，这将创建相当于 data.table(cbind(id = sequence(nrow(df)), df)) “data.table”方法中的一步。

library(splitstackshape)
merged.stack(as.data.table(df, keep.rownames = TRUE), 
             var.stubs = c("A", "B"), sep = "_")
#    rn .time_1 A  B
# 1:  1       1 1 10
# 2:  1       2 4 13
# 3:  1       3 7 16
# 4:  2       1 2 11
# 5:  2       2 5 14
# 6:  2       3 8 17
# 7:  3       1 3 12
# 8:  3       2 6 15
# 9:  3       3 9 18

为了公平/完整性，这里有一个使用“tidyr”+“dplyr”的方法。

library(tidyr)
library(dplyr)
df %>%
  gather(var, value, A_1:B_3) %>%
  separate(var, c("var", "time")) %>%
  group_by(var, time) %>%
  mutate(grp = sequence(n())) %>%
  ungroup() %>%
  spread(var, value)
# Source: local data frame [9 x 4]
# 
#   time grp A  B
# 1    1   1 1 10
# 2    1   2 2 11
# 3    1   3 3 12
# 4    2   1 4 13
# 5    2   2 5 14
# 6    2   3 6 15
# 7    3   1 7 16
# 8    3   2 8 17
# 9    3   3 9 18