使用来自两个不同列的条件重新创建数据框

Recreating a dataframe by using conditions from two different columns

我有一个庞大的数据框,看起来像这样:

df = data.frame(year = c(rep(1998,5),rep(1999,5)), 
                  loc = c(10,rep(14,4),rep(10,2),rep(14,3)),
                  sitA = c(rep(0,3),1,1,0,1,0,1,1),
                  sitB = c(1,0,1,0,1,rep(0,4),1),
                  n = c(2,13,2,9,4,7,2,7,7,4))
df
   year loc sitA sitB  n
1  1998  10    0    1  2
2  1998  14    0    0 13
3  1998  14    0    1  2
4  1998  14    1    0  9
5  1998  14    1    1  4
6  1999  10    0    0  7
7  1999  10    1    0  2
8  1999  14    0    0  7
9  1999  14    1    0  7
10 1999  14    1    1  4 

如您所见,有年份、地点、两种不同的情况(表示为 sitAsitB),最后是这些记录的计数(n 列)。

我想创建一个新的数据框,它仅反映年份和地点的计数,其中情况 A 和 B 的计数有条件地存储在列中,例如下面的所需输出:

df.new
  year loc sitB.0.sitA.0 sitB.0.sitA.1 sitB.1.sitA.0 sitB.1.sitA.1
1 1998  10             0             0             2             0
2 1998  14            13             9             2             4
3 1999  10             7             2             0             0
4 1999  14             7             7             0             4

如您所知,棘手的部分是原始数据框不包含所有条件。它只有计数大于 0 的那些。因此对于原始数据帧中缺失的条件,新数据帧应该为“0”。因此,熔化(重塑)或聚合等众所周知的功能未能解决我的问题。如果能提供一点帮助,我们将不胜感激。

A tidyverse 方法,我们首先将列名附加到 sit.. 列的值。然后我们 unite 并将它们组合成一列,最后 spread 值。

library(tidyverse) 
df[3:4] <- lapply(names(df)[3:4], function(x) paste(x, df[, x], sep = "."))

df %>%
  unite(key, sitA, sitB, sep = ".") %>%
  spread(key, n, fill = 0)

#  year loc sitA.0.sitB.0 sitA.0.sitB.1 sitA.1.sitB.0 sitA.1.sitB.1
#1 1998  10             0             2             0             0
#2 1998  14            13             2             9             4
#3 1999  10             7             0             2             0
#4 1999  14             7             0             7             4

如果列的位置不固定可以先用grep

cols <- grep("^sit", names(df))
df[cols] <- lapply(names(df)[cols], function(x) paste(x, df[, x], sep = "."))