dcast'ing 的公式 data.frame

Question

我有一个 data.frame 和 colnames：A01，A02，...，A25，...，Z01，...，Z25（总共 26*25）。例如：

set.seed(1)
df <- data.frame(matrix(rnorm(26*25),ncol=26*25,nrow=1))
cols <- c(paste("0",1:9,sep=""),10:25)
colnames(df) <- c(sapply(LETTERS,function(l) paste(l,cols,sep="")))

并且我想 dcast 它成为 26x25 的 data.frame （行将为 A-Z，列为 01-25）。知道这个 dcast 的公式是什么吗？

Answer 1

删除列看起来不太好（仍在学习 data.table）。需要有人把它做得更好。

# convert to data.table
df <- data.table(df)

# melt all the columns first
test <- melt(df, measure.vars = names(df))

# split the original column name by letter
# paste the numbers together
# then remove the other columns
test[ , c("ch1", "ch2", "ch3") := tstrsplit(variable, "")][ , "ch2" := 
paste(ch2, ch3, sep = "")][ , c("ch3", "variable") := NULL]

# dcast with the letters (ch1) as rows and numbers (ch2) as columns
dcastOut <- dcast(test, ch1 ~ ch2 , value.var = "value")

然后只删除包含数字的第一列？

Answer 2

我们可以使用tidyverse

library(tidyverse)
res <- gather(df) %>%
           group_by(key = sub("\D+", "", key))  %>% 
           mutate(n = row_number()) %>%
           spread(key, value) %>%
           select(-n)
dim(res)
#[1] 26 25

Answer 3

您要查找的 "formula" 可以来自 "data.table" 实现中的 patterns 参数 melt . dcast 用于从 "long" 形式变为 "wide" 形式，而 melt 用于从宽形式变为长（呃）形式。 melt() 不使用 formula 方法。

基本上，您需要执行以下操作：

library(data.table)
setDT(df)                     ## convert to a data.table
cols <- sprintf("%02d", 1:25) ## Easier way for you to make cols in the future
melt(df, measure.vars = patterns(cols), variable.name = "ID")[, ID := LETTERS][]

dcast'ing 的公式 data.frame

Formula for dcast'ing a data.frame

r

reshape

reshape2

dcast