如何用 tidyr 替换数组的 reshape2::melt?

How to replace reshape2::melt for an array with tidyr?

我想将 matrix/array(带有 dimnames)转换为数据框。这可以使用 reshape2::melt 非常容易地完成,但使用 tidyr 似乎更难,而且实际上在数组的情况下不太可能。我错过了什么吗? (特别是因为 reshape2 自称已退休;参见 https://github.com/hadley/reshape)。

例如,给定以下矩阵

MyScores <- matrix(runif(2*3), nrow = 2, ncol = 3, 
                   dimnames = list(Month = month.name[1:2], Class = LETTERS[1:3]))

我们可以把它变成数据框如下

reshape2::melt(MyScores, value.name = 'Score') # perfect

或者,使用 tidyr 如下:

as_tibble(MyScores, rownames = 'Month') %>% 
  gather(Class, Score, -Month)

在这种情况下,reshape2tidyr 看起来很相似(尽管如果您正在寻找长格式数据框,reshape2 会更短)。

然而对于数组来说,似乎更难。鉴于

EverybodyScores <- array(runif(2*3*5), dim = c(2,3,5), 
                         dimnames = list(Month = month.name[1:2], Class = LETTERS[1:3], StudentID = 1:5))

我们可以把它变成一个数据框,如下:

reshape2::melt(EverybodyScores, value.name = 'Score') # perfect

但使用 tidyr 不清楚如何操作:

as_tibble(EverybodyScores, rownames = 'Month') # looses month information and need to distange Class and StudentID

在这种情况下,正确的解决方案是坚持使用 reshape2 吗?

我刚刚通过玩弄发现的一种方法是通过 tbl_cube 进行强制。我从来没有真正使用过 class,但在这种情况下它似乎可以解决问题。

EverybodyScores <- array(
  runif(2 * 3 * 5),
  dim = c(2, 3, 5),
  dimnames = list(Month = month.name[1:2], Class = LETTERS[1:3], StudentID = 1:5)
)
library(tidyverse)
library(cubelyr)
EverybodyScores %>%
  as.tbl_cube(met_name = "Score") %>%
  as_tibble
#> # A tibble: 30 x 4
#>    Month    Class StudentID Score
#>    <chr>    <chr>     <int> <dbl>
#>  1 January  A             1 0.366
#>  2 February A             1 0.254
#>  3 January  B             1 0.441
#>  4 February B             1 0.562
#>  5 January  C             1 0.313
#>  6 February C             1 0.192
#>  7 January  A             2 0.799
#>  8 February A             2 0.277
#>  9 January  B             2 0.631
#> 10 February B             2 0.101
#> # ... with 20 more rows

reprex package (v0.2.0) 创建于 2018-08-15。

制作小标题会掉落行名,但不是直接进入小标题,而是可以将数组制作成基数 R data.frame,然后使用 tidyr::rownames_to_column 制作一列数月.请注意,转换为数据框会创建名称如 A.1 的列,将 class 和 ID 粘在一起;您可以使用 tidyr::separate 再次将它们分开。调用 as_tibble 是可选的,只是因为如果你关心它最终是一个 tibble,并且一旦你从行名称中创建了一个列,也可以在工作流中的任何时候调用。

library(tidyverse)

EverybodyScores <- array(runif(2*3*5), dim = c(2,3,5), 
                         dimnames = list(Month = month.name[1:2], Class = LETTERS[1:3], StudentID = 1:5))

EverybodyScores %>%
  as.data.frame() %>%
  rownames_to_column("Month") %>%
  gather(key = class_id, value = value, -Month) %>%
  separate(class_id, into = c("Class", "StudentID"), sep = "\.") %>%
  as_tibble()
#> # A tibble: 30 x 4
#>    Month    Class StudentID value
#>    <chr>    <chr> <chr>     <dbl>
#>  1 January  A     1         0.576
#>  2 February A     1         0.229
#>  3 January  B     1         0.930
#>  4 February B     1         0.547
#>  5 January  C     1         0.761
#>  6 February C     1         0.468
#>  7 January  A     2         0.631
#>  8 February A     2         0.893
#>  9 January  B     2         0.638
#> 10 February B     2         0.735
#> # ... with 20 more rows

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这是执行相同操作的新 tidyr 方法:

library(tidyr)

EverybodyScores <- array(
  runif(2 * 3 * 5),
  dim = c(2, 3, 5),
  dimnames = list(Month = month.name[1:2], Class = LETTERS[1:3], StudentID = 1:5)
)

as_tibble(EverybodyScores, rownames = "Month") %>%
  pivot_longer(
    cols = matches("^A|^B|^C"),
    names_sep = "\.",
    names_to = c("Class", "StudentID")
  )
#> # A tibble: 30 x 4
#>    Month   Class StudentID  value
#>    <chr>   <chr> <chr>      <dbl>
#>  1 January A     1         0.0325
#>  2 January B     1         0.959 
#>  3 January C     1         0.593 
#>  4 January A     2         0.0702
#>  5 January B     2         0.882 
#>  6 January C     2         0.918 
#>  7 January A     3         0.459 
#>  8 January B     3         0.849 
#>  9 January C     3         0.901 
#> 10 January A     4         0.328 
#> # … with 20 more rows

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于 2021-02-23 创建