arrays - 如何用 tidyr 替换数组的 reshape2::melt？

Question

我想将矩阵/数组(带有dimnames)转换为数据框。使用 reshape2::melt 可以很容易地做到这一点。但似乎更难使用 tidyr ，实际上在数组的情况下不太可能。我错过了什么吗？ (特别是因为 reshape2 将自己描述为退休；参见 https://github.com/hadley/reshape )。

例如，给定以下矩阵

MyScores <- matrix(runif(2*3), nrow = 2, ncol = 3, 
                   dimnames = list(Month = month.name[1:2], Class = LETTERS[1:3]))

我们可以把它变成一个数据框，如下所示

reshape2::melt(MyScores, value.name = 'Score') # perfect

或者，使用 tidyr如下:

as_tibble(MyScores, rownames = 'Month') %>% 
  gather(Class, Score, -Month)

在这种情况下 reshape2和 tidyr看起来很相似(尽管 reshape2 如果您正在寻找长格式数据框会更短)。

但是对于数组，似乎更难。给定的

EverybodyScores <- array(runif(2*3*5), dim = c(2,3,5), 
                         dimnames = list(Month = month.name[1:2], Class = LETTERS[1:3], StudentID = 1:5))

我们可以将其转换为数据框，如下所示:

reshape2::melt(EverybodyScores, value.name = 'Score') # perfect

但使用 tidyr目前尚不清楚如何做到这一点:

as_tibble(EverybodyScores, rownames = 'Month') # looses month information and need to distange Class and StudentID

在这种情况下，正确的解决方案是坚持使用 reshape2 ?

Answer 1

制作 tibble 会删除行名称，但不是直接进入 tibble，您可以将数组制作为基数 R data.frame ，然后使用 tidyr::rownames_to_column做一个专栏几个月。请注意，转换为数据框会创建名称类似于 A.1 的列。 , 将类和 ID 粘在一起；您可以再次使用 tidyr::separate 将它们分开.调用 as_tibble是可选的，只是为了如果你关心它是一个 tibble最后，也可以在您从行名称中创建一列后出现在工作流程中的任何点。

library(tidyverse)

EverybodyScores <- array(runif(2*3*5), dim = c(2,3,5), 
                         dimnames = list(Month = month.name[1:2], Class = LETTERS[1:3], StudentID = 1:5))

EverybodyScores %>%
  as.data.frame() %>%
  rownames_to_column("Month") %>%
  gather(key = class_id, value = value, -Month) %>%
  separate(class_id, into = c("Class", "StudentID"), sep = "\\.") %>%
  as_tibble()
#> # A tibble: 30 x 4
#>    Month    Class StudentID value
#>    <chr>    <chr> <chr>     <dbl>
#>  1 January  A     1         0.576
#>  2 February A     1         0.229
#>  3 January  B     1         0.930
#>  4 February B     1         0.547
#>  5 January  C     1         0.761
#>  6 February C     1         0.468
#>  7 January  A     2         0.631
#>  8 February A     2         0.893
#>  9 January  B     2         0.638
#> 10 February B     2         0.735
#> # ... with 20 more rows

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