使用虚拟对象使用 dcast 重新排列数据帧

Question

我想对 returns 重塑数据框使用 dcast 函数（reshape2 包），但不起作用。在我的例子中：

#Data set
X<-c(804519.4,804519.6,804519.6,804519.4,804519.4,804519.4,804519.6,804519.6,804519.4,804519.4)
Y<-c(7673833,7673833,7673833,7673833,7673833,7673833,7673833,7673833,7673833,7673833)
band<-c("band1","band1","band1","band1","band1","band2","band2","band2","band2","band2")# My original data set are 31 bands
reflec<-c(9.608848,10.504454,8.648237,9.935091,11.282750,9.608848,10.504454,8.648237,9.935091,11.282750)
dummy<-1:10
RES3<-data.frame(X,Y,band,reflec,dummy)
RES3
          X       Y  band    reflec dummy
1  804519.4 7673833 band1  9.608848     1
2  804519.6 7673833 band1 10.504454     2
3  804519.6 7673833 band1  8.648237     3
4  804519.4 7673833 band1  9.935091     4
5  804519.4 7673833 band1 11.282750     5
6  804519.4 7673833 band2  9.608848     6
7  804519.6 7673833 band2 10.504454     7
8  804519.6 7673833 band2  8.648237     8
9  804519.4 7673833 band2  9.935091     9
10 804519.4 7673833 band2 11.282750    10
RES3<-as.data.frame(RES3)
colnames(RES3)<-c("X","Y","band","reflec","dummy")
dcast(RES3, X + Y + dummy ~ band,
         fun.aggregate = length,
         value.var="reflec")

不起作用，我的输出是：

          X       Y dummy band1 band2
1  804519.4 7673833     1     1     0
2  804519.4 7673833     4     1     0
3  804519.4 7673833     5     1     0
4  804519.4 7673833     6     0     1
5  804519.4 7673833     9     0     1
6  804519.4 7673833    10     0     1
7  804519.6 7673833     2     1     0
8  804519.6 7673833     3     1     0
9  804519.6 7673833     7     0     1
10 804519.6 7673833     8     0     1

我预计：

         X       Y    band1    band2      
1 804519.4 7673833    9.608848 9.608848    
2 804519.6 7673833   10.504454 10.504454   
3 804519.6 7673833    8.648237  8.648237   
4 804519.4 7673833    9.935091  9.935091   
5 804519.4 7673833   11.282750 11.282750

任何成员都可以帮助我，因为我的原始数据集是 31 个波段作为级别，我想按列转换？谢谢！

Answer 1

value.var 应该是指定列名的字符串。根据?dcast

value.var - name of column which stores values

列的

和name为字符串

通过指定不加引号，它从值中搜索列名

dcast(RES3, X + Y + dummy ~ band,
         fun.aggregate = length,
         value.var="reflec")

Answer 2

RES4<-dcast(RES3, ... ~ band,
            value.var="reflec")

Answer 3

就像我提到的，reshape2 已经 deprecated in favor of tidyr within the tidyverse packages. In my opinion (and that of the packages' authors), tidyr's spread and gather are a bit more clear than reshape2's cast and melt—no formula notation, cleaner ways to specify values. (Some context for that is here)。

此外，正如我提到的，您还有几行 - data.frame 将根据进入其中的向量的名称添加列名称。

我更新了这个答案以匹配您发布的新数据。我的原始解决方案适用于您的原始数据，但需要为您的新数据执行更多步骤，我正在使用 dplyr 函数。

此时我还没有完全理解 dummy 列，因为它不在您预期的输出中。我用 dplyr::select(-dummy) 删除它。 tidyr::spread 的一件棘手事情是您需要一些方法来唯一地标记行——这很烦人，但也可以防止在重塑数据时出错。所以我按 band 分组，然后按如下方式添加行号：

library(tidyr)
library(dplyr)

res3 <- data.frame(X, Y, band, reflec, dummy)

res3 %>%
  select(-dummy) %>%
  group_by(band) %>%
  mutate(row = row_number())
#> # A tibble: 10 x 5
#> # Groups:   band [2]
#>          X       Y band  reflec   row
#>      <dbl>   <dbl> <fct>  <dbl> <int>
#>  1 804519. 7673833 band1   9.61     1
#>  2 804520. 7673833 band1  10.5      2
#>  3 804520. 7673833 band1   8.65     3
#>  4 804519. 7673833 band1   9.94     4
#>  5 804519. 7673833 band1  11.3      5
#>  6 804519. 7673833 band2   9.61     1
#>  7 804520. 7673833 band2  10.5      2
#>  8 804520. 7673833 band2   8.65     3
#>  9 804519. 7673833 band2   9.94     4
#> 10 804519. 7673833 band2  11.3      5

这样，第 1 行将具有波段 1 值和波段 2 值，依此类推。然后我调用 spread 以 band 作为键成为列和反射值来填充这些列，最后删除行号列。

res3 %>%
  select(-dummy) %>%
  group_by(band) %>%
  mutate(row = row_number()) %>%
  spread(key = band, value = reflec) %>%
  select(-row)
#> # A tibble: 5 x 4
#>         X       Y band1 band2
#>     <dbl>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 804519. 7673833  9.61  9.61
#> 2 804519. 7673833  9.94  9.94
#> 3 804519. 7673833 11.3  11.3 
#> 4 804520. 7673833 10.5  10.5 
#> 5 804520. 7673833  8.65  8.65

^{由 reprex package (v0.2.1)}

于 2019-01-28 创建

使用虚拟对象使用 dcast 重新排列数据帧

Rearrange dataframe using dcast using a dummy

r

reshape

reshape2