在长格式数据框中使用不带列名的熔化将宽格式转换为长格式

Question

我有一个看起来像这样的数据框

我希望将数据帧转换为这样的长格式

这是我使用的代码

long_ex <- melt(wide_ex, id.vars = 5, na.rm=TRUE) #wide_ex is wide format dataframe

然而，我的最终结果是这样的

有没有办法在不提取列名的情况下使用 melt ？如果 melt 不适合这项工作，我们很乐意接受其他功能

编辑： dput

的数据输出

structure(list(ï..Column1 = c(NA, NA, NA, NA), Column2 = c(NA, 
NA, NA, NA), Column3 = c(NA, NA, NA, NA), Column4 = c(NA, NA, 
NA, NA), Column5 = structure(c(2L, 1L, 4L, 3L), .Label = c("Eric ", 
"Jim", "Matt", "Tim"), class = "factor"), Column6 = c(NA, NA, 
NA, NA), Column7 = structure(c(1L, 3L, 2L, 3L), .Label = c("Eric", 
"Erica", "Mary "), class = "factor"), Column8 = structure(c(3L, 
2L, 1L, 3L), .Label = c("Beth", "Loranda", "Matt"), class = "factor"), 
    Column9 = structure(c(2L, 3L, 1L, 3L), .Label = c("Courtney ", 
    "Heather ", "Patrick"), class = "factor"), Column10 = structure(4:1, .Label = c("Beth", 
    "Heather", "John", "Loranda "), class = "factor"), Column11 = c(NA, 
    NA, NA, NA), Column12 = c(NA, NA, NA, NA), Column13 = c(NA, 
    NA, NA, NA), Column14 = c(NA, NA, NA, NA), Column15 = c(NA, 
    NA, NA, NA)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L
))

Answer 1

如果您想要基本的 R 解决方案：

data.frame(name_1 = rep(as.character(wide_ex$Column5), each=nrow(wide_ex)),
    name_2 = as.vector(t(wide_ex[, c("Column7", "Column8", "Column9", "Column10")])))

我仍然认为最简洁的方法是 melt with data.table:

library(data.table)
setDT(wide_ex)
melt(wide_ex, id.vars = c("Column5"), na.rm=TRUE)[,variable := NULL][]

如果速度令人担忧，它还将提供比 reshape2 相当大的速度改进。

(补充说明) ... 补充[]有什么用?

A) 在 data.table 中使用额外的 [] 称为链接。它允许您对前面的 [] 执行更多操作。

正如您最初指出的那样， melt 的输出产生了不需要的列 (variable)。 variable := NULL 删除它。它与执行以下操作（关于您的原始问题）基本相同：

 long_ex <- melt(wide_ex, id.vars = 5, na.rm=TRUE) 
 long_ex$variable <- NULL

但是 := 的使用是通过引用（并且在同一行上）实现的。

链接对于保持代码简洁明了非常有用。假设您想按第一列对输出进行排序（正如您在原始问题中所指出的那样）。你可以这样做：

melt(wide_ex, id.vars = c("Column5"), na.rm=TRUE)[ variable := NULL][order(Column5)][ ]

data.table 确实是一个了不起的软件包（尤其是当您处理大中型数据时）。如果您有兴趣，我建议您阅读并了解更多相关信息：https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki

Answer 2

类似地使用 melt 作为 tidyverse 方法

library(tidyverse)
library(data.table)

df %>%
  melt(id.vars=5) %>%
  filter(complete.cases(.)) %>%
  select(c(1,3))

 Column5     value
1    Jim     Eric
2    Eric    Mary 
3    Tim     Erica
4    Matt    Mary 
5    Jim     Matt
6    Eric    Loranda
7    Tim     Beth
8    Matt    Matt
9    Jim     Heather 
10   Eric    Patrick
11   Tim     Courtney 
12   Matt    Patrick
13   Jim     Loranda 
14   Eric    John
15   Tim     Heather
16   Matt    Beth

在长格式数据框中使用不带列名的熔化将宽格式转换为长格式

Convert wide to long format using melt without column name in long format dataframe

r

melt

tidyr