R 从旧的 data.table 中创建具有单列指定行的新 data.table

R Creating new data.table with specified rows of a single column from an old data.table

我有以下 data.table:

    Month Day  Lat Long        Temperature
 1:    10  01 80.0  180 -6.383330333333309
 2:    10  01 77.5  180 -6.193327999999976
 3:    10  01 75.0  180 -6.263328333333312
 4:    10  01 72.5  180 -5.759997333333306
 5:    10  01 70.0  180 -4.838330999999976
---                                       
117020:    12  31 32.5  310 11.840003833333355
117021:    12  31 30.0  310 13.065001833333357
117022:    12  31 27.5  310 14.685003333333356
117023:    12  31 25.0  310 15.946669666666690
117024:    12  31 22.5  310 16.578336333333358

对于每个位置(由 LatLong 给出),我有从 10 月 1 日到 12 月 31 日每天的温度。

有 1,272 个位置由 Lat 的每个成对组合组成:

    Lat
1   80.0
2   77.5
3   75.0
4   72.5
5   70.0
--------
21  30.0
22  27.5
23  25.0
24  22.5

Long

Long
1   180.0
2   182.5
3   185.0
4   187.5
5   190.0
---------
49  300.0
50  302.5
51  305.0
52  307.5
53  310.0

我正在尝试创建一个包含 1,272 行(每个位置一列)和 92 列(每天一列)的 data.table。该 data.table 的每个元素将包含当天该位置的温度。

关于如何在不使用 for 循环的情况下实现该目标的任何建议?

这里我们使用 ChickWeights 作为数据,我们使用 "Chick-Diet" 相当于您的 "lat-lon",而 "Time" 相当于您的 "Date":

dcast.data.table(data.table(ChickWeight), Chick + Diet ~ Time)

生产:

     Chick Diet 0 2  4  6  8 10 12 14 16 18 20 21
 1:    18    1 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
 2:    16    1 1 1  1  1  1  1  1 NA NA NA NA NA
 3:    15    1 1 1  1  1  1  1  1  1 NA NA NA NA
 4:    13    1 1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
 5:   ... 46 rows omitted

您可能需要 lat + lon ~ Month + Day 或一些类似的公式。

以后请像我这里一样使用内置数据集reproducible提问

首先使用 lubridate 包创建一个日期值(我假设年份 = 2014,根据需要进行调整):

library(lubridate)
df$datetext <- paste(df$Month,df$Day,"2014",sep="-")
df$date <- mdy(df$datetext)

然后一种选择是使用 tidyr 包来展开列:

library(tidyr)
spread(df[,-c(1:2,6)],date,Temperature)

    Lat Long 2014-10-01 2014-12-31
1  22.5  310         NA   16.57834
2  25.0  310         NA   15.94667
3  27.5  310         NA   14.68500
4  30.0  310         NA   13.06500
5  32.5  310         NA   11.84000
6  70.0  180  -4.838331         NA
7  72.5  180  -5.759997         NA
8  75.0  180  -6.263328         NA
9  77.5  180  -6.193328         NA
10 80.0  180  -6.383330         NA