在不创建 "variable" 和 "value" 的情况下将列转换为行

Question

我见过很多相似但不相同的转换示例。希望没有错。

我想改造这个DF：

      Reference   Amount    Reference.2   Amount.2
1:   20171201     100,00 €    20171204    110,00 €

类似的事情：

     Reference   Amount
   1: 20171201   100,00 €
   2: 20171204   110,00 €

谢谢。

Answer 1

如果您真的只是处理成对的列并且您不需要 "variable" 或 "value" 列，那么也许您可以这样做：

matrix(c(t(df)), ncol = 2, byrow = TRUE)
##      [,1]       [,2]     
## [1,] "20171201" "100,00€"
## [2,] "20171204" "110,00€"
## [3,] "20171202" "101,00€"
## [4,] "20171205" "110,00€"

从那里，转换为 data.frame 或 data.table 或 tbl 或您喜欢使用的任何内容....

但是，我不知道你为什么不这样做：

library(data.table)
melt(as.data.table(df), measure.vars = patterns("Reference", "Amount"), 
     value.name = c("Reference", "Amount"))[, variable := NULL][]
#    Reference  Amount
# 1:  20171201 100,00€
# 2:  20171202 101,00€
# 3:  20171204 110,00€
# 4:  20171205 110,00€

示例数据（来自@Florian 删除的答案）：

df = read.table(text='Reference   Amount    Reference.2   Amount.2
1:   20171201     100,00€    20171204    110,00€
2:   20171202     101,00€    20171205    110,00€',header=T)

在不创建 "variable" 和 "value" 的情况下将列转换为行

Transform columns to row without create "variable" and "value"

r

transformation

reshape

melt

reshape2