- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
这个问题在这里已经有了答案:
Convert data from long format to wide format with multiple measure columns
(5 个回答)
Transpose / reshape dataframe without "timevar" from long to wide format
(8 个回答)
3年前关闭。
我有一个下面给出的 data.frame。我正在尝试将其从长格式移动到宽格式。使用作为日期的传播列。使用来自 tidyr
的扩展函数包存在两个问题:
30-Apr-2015 632.95
28-May-2015 532.95
25-Jun-2015 232.95
30-Apr-2015 28-May-2015 25-Jun-2015
632.95 532.95 232.95
30-Apr-2015 25-Jun-2015 28-May-2015
632.95 NA 232.95
NA 232.95 NA
NA NA 532.95
rbind
结果
data = tidyr::spread(data, key = EXPIRY_DT, value = CHG_IN_OI)
colnames(data)[3:5] = c('Month1', 'Month2', 'Month3')
data = structure(list(SYMBOL = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C",
"C", "C", "D", "D", "D"), EXPIRY_DT = c("30-Apr-2015", "28-May-2015",
"25-Jun-2015", "30-Apr-2015", "28-May-2015", "25-Jun-2015", "30-Apr-2015",
"28-May-2015", "25-Jun-2015", "30-Apr-2015", "28-May-2015", "25-Jun-2015"
), OPEN = c(1750, 1789, 0, 1627.5, 1653.3, 0, 632.95, 644.1,
0, 317.8, 319.5, 0), HIGH = c(1788.05, 1795, 0, 1656.5, 1653.3,
0, 646.4, 650.5, 0, 324.6, 326.65, 0), LOW = c(1746, 1760, 0,
1627.5, 1645.45, 0, 629.65, 635, 0, 315.85, 318.4, 0), CLOSE = c(1782.3,
1791.85, 1695.1, 1642.95, 1646.75, 1613.9, 640.85, 644.35, 614.6,
320.55, 322.35, 310.85), SETTLE_PR = c(1782.3, 1791.85, 1804.8,
1642.95, 1653.85, 1664.35, 640.85, 644.35, 649.1, 320.55, 322.35,
325.35), CONTRACTS = c(1469L, 78L, 0L, 2638L, 14L, 0L, 4964L,
181L, 0L, 3416L, 82L, 0L), VALUE = c(6496.96, 347.91, 0, 10830.05,
57.68, 0, 15869.41, 583.38, 0, 10969.31, 264.93, 0), OPEN_INT = c(1353750L,
8500L, 0L, 1377250L, 17000L, 0L, 6264000L, 98000L, 0L, 8228000L,
216000L, 0L), CHG_IN_OI = c(15250L, 1250L, 0L, -21000L, 1500L,
0L, 73500L, 6000L, 0L, -192000L, 13000L, 0L), TIMESTAMP = c("10-APR-2015",
"10-APR-2015", "10-APR-2015", "10-APR-2015", "10-APR-2015", "10-APR-2015",
"10-APR-2015", "10-APR-2015", "10-APR-2015", "10-APR-2015", "10-APR-2015",
"10-APR-2015")), .Names = c("SYMBOL", "EXPIRY_DT", "OPEN", "HIGH",
"LOW", "CLOSE", "SETTLE_PR", "CONTRACTS", "VALUE", "OPEN_INT",
"CHG_IN_OI", "TIMESTAMP"), row.names = 40:51, class = "data.frame")
Edit:
output = structure(list(SYMBOL = c("A", "B", "C", "D"), TIMESTAMP = c("10-Apr-15",
"10-Apr-15", "10-Apr-15", "10-Apr-15"), OPEN.Month1 = c(1750,
1627.5, 632.95, 317.8), HIGH.Month1 = c(1788.05, 1656.5, 646.4,
324.6), LOW.Month1 = c(1746, 1627.5, 629.65, 315.85), CLOSE.Month1 = c(1782.3,
1642.95, 640.85, 320.55), SETTLE_PR.Month1 = c(1782.3, 1642.95,
640.85, 320.55), CONTRACTS.Month1 = c(1469L, 2638L, 4964L, 3416L
), VALUE.Month1 = c(6496.96, 10830.05, 15869.41, 10969.31), OPEN_INT.Month1 = c(1353750L,
1377250L, 6264000L, 8228000L), CHG_IN_OI.Month1 = c(15250L, -21000L,
73500L, -192000L), OPEN.Month2 = c(1789, 1653.3, 644.1, 319.5
), HIGH.Month2 = c(1795, 1653.3, 650.5, 326.65), LOW.Month2 = c(1760,
1645.45, 635, 318.4), CLOSE.Month2 = c(1791.85, 1646.75, 644.35,
322.35), SETTLE_PR.Month2 = c(1791.85, 1653.85, 644.35, 322.35
), CONTRACTS.Month2 = c(78L, 14L, 181L, 82L), VALUE.Month2 = c(347.91,
57.68, 583.38, 264.93), OPEN_INT.Month2 = c(8500L, 17000L, 98000L,
216000L), CHG_IN_OI.Month2 = c(1250L, 1500L, 6000L, 13000L),
OPEN.Month3 = c(0L, 0L, 0L, 0L), HIGH.Month3 = c(0L, 0L,
0L, 0L), LOW.Month3 = c(0L, 0L, 0L, 0L), CLOSE.Month3 = c(1695.1,
1613.9, 614.6, 310.85), SETTLE_PR.Month3 = c(1804.8, 1664.35,
649.1, 325.35), CONTRACTS.Month3 = c(0L, 0L, 0L, 0L), VALUE.Month3 = c(0L,
0L, 0L, 0L), OPEN_INT.Month3 = c(0L, 0L, 0L, 0L), CHG_IN_OI.Month3 = c(0L,
0L, 0L, 0L)), .Names = c("SYMBOL", "TIMESTAMP", "OPEN.Month1",
"HIGH.Month1", "LOW.Month1", "CLOSE.Month1", "SETTLE_PR.Month1",
"CONTRACTS.Month1", "VALUE.Month1", "OPEN_INT.Month1", "CHG_IN_OI.Month1",
"OPEN.Month2", "HIGH.Month2", "LOW.Month2", "CLOSE.Month2", "SETTLE_PR.Month2",
"CONTRACTS.Month2", "VALUE.Month2", "OPEN_INT.Month2", "CHG_IN_OI.Month2",
"OPEN.Month3", "HIGH.Month3", "LOW.Month3", "CLOSE.Month3", "SETTLE_PR.Month3",
"CONTRACTS.Month3", "VALUE.Month3", "OPEN_INT.Month3", "CHG_IN_OI.Month3"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))
最佳答案
我们可以使用 devel
data.table
的版本IE。 'v1.9.5' 可以采用多个“value.vars”。安装devel版本的说明是 here
.
将“data.frame”更改为“data.table”( setDT(data)
)。通过将“月份”与每个“符号”的行号粘贴在一起,创建一个“月份”列。然后,我们可以使用 dcast
,指定 value.var
作为列'3:11'。
library(data.table)
res <- dcast(setDT(data)[, Month:=paste0('Month', 1:.N), by=SYMBOL],
SYMBOL+TIMESTAMP~Month, value.var=names(data)[3:11])
setnames
.我按照预期的结果(“输出”)重新排列了列的顺序,并将 data.table 更改为 data.frame(
setDF
)
setnames(res, sub('([^_]+)_(.*)', '\\2.\\1', colnames(res)))
res1 <- setDF(res[,names(output), with=FALSE])
res1
# SYMBOL TIMESTAMP OPEN.Month1 HIGH.Month1 LOW.Month1 CLOSE.Month1
#1 A 10-APR-2015 1750.00 1788.05 1746.00 1782.30
#2 B 10-APR-2015 1627.50 1656.50 1627.50 1642.95
#3 C 10-APR-2015 632.95 646.40 629.65 640.85
#4 D 10-APR-2015 317.80 324.60 315.85 320.55
# SETTLE_PR.Month1 CONTRACTS.Month1 VALUE.Month1 OPEN_INT.Month1
#1 1782.30 1469 6496.96 1353750
#2 1642.95 2638 10830.05 1377250
#3 640.85 4964 15869.41 6264000
#4 320.55 3416 10969.31 8228000
# CHG_IN_OI.Month1 OPEN.Month2 HIGH.Month2 LOW.Month2 CLOSE.Month2
#1 15250 1789.0 1795.00 1760.00 1791.85
#2 -21000 1653.3 1653.30 1645.45 1646.75
#3 73500 644.1 650.50 635.00 644.35
#4 -192000 319.5 326.65 318.40 322.35
# SETTLE_PR.Month2 CONTRACTS.Month2 VALUE.Month2 OPEN_INT.Month2
#1 1791.85 78 347.91 8500
#2 1653.85 14 57.68 17000
#3 644.35 181 583.38 98000
#4 322.35 82 264.93 216000
# CHG_IN_OI.Month2 OPEN.Month3 HIGH.Month3 LOW.Month3 CLOSE.Month3
#1 1250 0 0 0 1695.10
#2 1500 0 0 0 1613.90
#3 6000 0 0 0 614.60
#4 13000 0 0 0 310.85
# SETTLE_PR.Month3 CONTRACTS.Month3 VALUE.Month3 OPEN_INT.Month3
#1 1804.80 0 0 0
#2 1664.35 0 0 0
#3 649.10 0 0 0
#4 325.35 0 0 0
# CHG_IN_OI.Month3
#1 0
#2 0
#3 0
#4 0
TIMESTAMP
“输出”中的列采用不同的格式。更改了“res1”中的格式,它与预期的输出相同。
res1$TIMESTAMP <- format(as.Date(res1$TIMESTAMP, '%d-%b-%Y'), '%d-%b-%y')
all.equal(output, res1)
#[1] TRUE
reshape
来自
base R
,它确实需要多个值列。就像我们之前创建的序列一样,这里我们可以使用
ave
创建“MONTH”列并将其用作
timevar
内
reshape
.
data$MONTH <- with(data, paste0('MONTH', ave(seq_along(SYMBOL),
SYMBOL, FUN=seq_along)))
res2 <- reshape(data[-2], idvar=c('SYMBOL', 'TIMESTAMP'),
timevar='MONTH', direction='wide')
关于重新格式化数据框,使用月份展开并按 R 中的日历顺序排序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29585902/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!