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我有一个看起来像这样的数据框(见链接)。我想采用下面产生的输出,并通过将色调变量扩展到 n 和平均变量来更进一步。似乎这个主题可能与此有关,但我无法让它发挥作用:
Is it possible to use spread on multiple columns in tidyr similar to dcast?
我希望最终表格将源变量放在一列中,然后将tone-n 和tone-avg 变量放在列中。所以我希望列标题是“源” - “For - n” - “Against - n” “For -Avg” - “Against - Avg”。这是为了发表,不是为了进一步计算,所以它是关于呈现数据的。以这种方式呈现数据对我来说似乎更直观。谢谢你。
#variable1
Politician.For<-sample(seq(0,4,1),50, replace=TRUE)
#variable2
Politician.Against<-sample(seq(0,4,1),50, replace=TRUE)
#Variable3
Activist.For<-sample(seq(0,4,1),50,replace=TRUE)
#variable4
Activist.Against<-sample(seq(0,4,1),50,replace=TRUE)
#dataframe
df<-data.frame(Politician.For, Politician.Against, Activist.For,Activist.Against)
#tidyr
df %>%
#Gather all columns
gather(df) %>%
#separate by the period character
#(default separation character is non-alpha numeric characterr)
separate(col=df, into=c('source', 'tone')) %>%
#group by both source and tone
group_by(source,tone) %>%
#summarise to create counts and average
summarise(n=sum(value), avg=mean(value)) %>%
#try to spread
spread(tone, c('n', 'value'))
最佳答案
我认为你想要的是另一个聚集来将计数和平均值作为单独的观察结果,gather(type, val, -source, -tone)
以下。
gather(df, who, value) %>%
separate(who, into=c('source', 'tone')) %>%
group_by(source, tone) %>%
summarise(n=sum(value), avg=mean(value)) %>%
gather(type, val, -source, -tone) %>%
unite(stat, c(tone, type)) %>%
spread(stat, val)
Source: local data frame [2 x 5]
source Against_avg Against_n For_avg For_n
1 Activist 1.82 91 1.84 92
2 Politician 1.94 97 1.70 85
关于r - 使用 spread 使用 tidyr 创建两个值列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30175312/
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!