r - 多列从长数据到宽数据

Question

有关如何从foo顺利过渡到foo2的建议(最好是使用tidyr或reshape2软件包)？

这有点像this question，但是我想的不完全是，因为我不想为列自动编号，只是加宽了多列。这也有点像this question，但同样，我不希望我在该答案中让列随行值而变化。或者，对这个问题的有效答案是说服我，就像其他人中的一个一样。第二个问题“两个dcast加一个合并”的解决方案现在是最有吸引力的，因为它对我来说是可以理解的。

foo:

foo = data.frame(group=c('a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'),
                  times=c('before', 'after', 'before', 'after', 'before', 'after'),
                  action_rate=c(0.1,0.15, 0.2, 0.18,0.3, 0.35),
                  num_users=c(100, 100, 200, 200, 300, 300))
foo <- transform(foo,
                 action_rate_c95 = 1.95 * sqrt(action_rate*(1-action_rate)/num_users))

> foo
  group  times action_rate num_users action_rate_c95
1     a before        0.10       100      0.05850000
2     a  after        0.15       100      0.06962893
3     b before        0.20       200      0.05515433
4     b  after        0.18       200      0.05297400
5     c before        0.30       300      0.05159215
6     c  after        0.35       300      0.05369881

foo2:

foo2 <- data.frame(group=c('a', 'b', 'c'),
                   action_rate_before=c(0.1,0.2, 0.3),
                   action_rate_after=c(0.15, 0.18,0.35),
                   action_rate_c95_before=c(0.0585,0.055, 0.05159),
                   action_rate_c95_after=c(0.069, 0.0530,0.0537),
                   num_users=c(100, 200, 300))

> foo2
  group action_rate_before action_rate_after action_rate_c95_before
1     a                0.1              0.15                 0.0585
2     b                0.2              0.18                 0.0550
3     c                0.3              0.35                 0.05159
  action_rate_c95_after num_users
1                 0.0690       100
2                 0.0530       200
3                 0.0537       300

编辑:现在我可能会尝试使用 pivot_wider from tidyr来做到这一点。

Answer 1

这是使用tidyr的另一种选择:

library(tidyr)
foo %>%
  gather(key, value, -group, -times, -num_users) %>%
  unite(col, key, times) %>%
  spread(col, value)

这使:

#  group num_users action_rate_after action_rate_before action_rate_c95_after
#1     a       100              0.15                0.1            0.06962893
#2     b       200              0.18                0.2            0.05297400
#3     c       300              0.35                0.3            0.05369881
#  action_rate_c95_before
#1             0.05850000
#2             0.05515433
#3             0.05159215