逐行熔化数据帧

Question

如何逐行融化数据框？我在论坛上发现了一个真正的 similar question 但如果没有不同的 id 变量我仍然无法解决我的问题。

这是我的数据集：

V1 V2 V3 V4 V5
51 20 29 12 20
51 22 51 NA NA
51 14 NA NA NA
51 75 NA NA NA

我想把它融化成：

V1 variable value    
51 V2 20
51 V3 29
51 V4 12
51 V5 20
51 V2 22
51 V3 51
51 V2 14
51 V2 75

目前我的方法是用 for 循环逐行熔化它，然后将它们绑定在一起。

library(reshape)

df <- read.table(text = "V1 V2 V3 V4 V5 51 20 29 12 20 51 22 51 NA NA 51 
+14 NA NA NA 51 75 NA NA NA", header = TRUE)

dfall<-NULL
for (i in 1:NROW(df))
{
  dfmelt<-melt(df,id="V1",na.rm=TRUE)
  dfall<-rbind(dfall,dfmelt)
}

只是想知道是否有任何方法可以更快地做到这一点？谢谢！

Answer 1

我们复制数据集的第一列 "V1" 和 names 除了第一列名称以创建预期输出的第一列和第二列，而 'value' 列是通过转置没有第一列的数据集创建的。

na.omit(data.frame(V1=df1[1][col(df1[-1])],
             variable = names(df1)[-1][row(df1[-1])],
              value = c(t(df1[-1]))))
#   V1 variable value
#1  51       V2    20
#2  51       V3    29
#3  51       V4    12
#4  51       V5    20
#5  51       V2    22
#6  51       V3    51
#9  51       V2    14
#13 51       V2    75

注意：没有使用额外的包。

或者我们可以使用gather（来自tidyr）在我们创建行id列（add_rownames之后将'wide'转换为'long'格式来自 dplyr)，然后是 arrange 行。

library(dplyr)
library(tidyr)
add_rownames(df1) %>% 
        gather(variable, value, V2:V5, na.rm=TRUE) %>% 
        arrange(rowname, V1) %>% 
        select(-rowname)
#      V1 variable value
#    (int)    (chr) (int)
#1    51       V2    20
#2    51       V3    29
#3    51       V4    12
#4    51       V5    20
#5    51       V2    22
#6    51       V3    51
#7    51       V2    14
#8    51       V2    75

或 data.table

library(data.table)
melt(setDT(df1, keep.rownames=TRUE),
      id.var= c("rn", "V1"), na.rm=TRUE)[
      order(rn, V1)][, rn:= NULL][]

Answer 2

您可以为每一行创建一个具有唯一 ID 的列，这样您就可以在熔化后对其进行排序。使用 dplyr:

library(reshape2)
library(dplyr)
df %>% mutate(id = seq_len(n())) %>% 
    melt(id.var = c('V1','id'), na.rm = T) %>% 
    arrange(V1, id, variable) %>% 
    select(-id)
#   V1 variable value
# 1 51       V2    20
# 2 51       V3    29
# 3 51       V4    12
# 4 51       V5    20
# 5 51       V2    22
# 6 51       V3    51
# 7 51       V2    14
# 8 51       V2    75

...或基数 R:

library(reshape2)
df$id <- seq_along(df$V1)
df2 <- melt(df, id.var = c('V1', 'id'), na.rm = TRUE)
df2[order(df2$V1, df2$id, df2$variable),-2]

逐行熔化数据帧

Melt data frame row by row

r

reshape

melt