从长到宽没有id.var？
From long to wide form without id.var?
我有一些长格式的数据，如下所示：
dat1 = data.frame(
id = rep(LETTERS[1:2], each=4),
value = 1:8
)
在table形式中：
id value
A 1
A 2
A 3
A 4
B 5
B 6
B 7
B 8
我希望它是简短的，看起来像这样：
dat1 = data.frame(A = 1:4, B = 5:8)
在table形式中：
A B
1 5
2 6
3 7
4 8
现在我可以通过循环使用 cbind() 和其他东西来解决这个问题，但我想使用某种 reshape/melt 函数，因为我认为这是做这种事情的最佳方式。
然而，从花费超过 30 分钟试图让 melt() 和 reshape() 开始工作，阅读关于 SO 的答案，似乎这些功能需要设置 id.var。现在，对于这种事情来说显然是多余的，那么我该如何做我想做的事情而不必诉诸某种循环？
我很确定之前已经回答过这个问题。无论如何，unstack 在这种具有相同组大小的特定情况下很方便：
unstack(dat1, form = value ~ id)
# A B
# 1 1 5
# 2 2 6
# 3 3 7
# 4 4 8
当 A 和 B 的数量不同时，下面的解决方案有效。对于相同的计数，unstack 效果很好并且代码更少（Henrik's 答案）。
# create more general data (unbalanced 'id')
each <- c(4,2,3)
dat1 = data.frame(
id = unlist(mapply(rep, x = LETTERS[1:length(each)], each = each)),
value = 1:sum(each),
row.names = 1:sum(each) # to reproduce original row.names
)
tab <- table(dat1$id)
dat1$timevar <- unlist(sapply(tab, seq))
library(reshape2)
dcast(dat1, timevar ~ id )[-1]
初始数据：
id value
1 A 1
2 A 2
3 A 3
4 A 4
5 B 5
6 B 6
7 C 7
8 C 8
9 C 9
结果：
A B C
1 1 5 7
2 2 6 8
3 3 NA 9
4 4 NA NA
这里有一个基本的 R 方法可供考虑。它使用 lengths 函数，我相信它是在 R 3.2 中引入的。
x <- split(dat1$value, dat1$id)
as.data.frame(lapply(x, function(y) `length<-`(y, max(lengths(x)))))
# A B C
# 1 1 5 7
# 2 2 6 8
# 3 3 NA 9
# 4 4 NA NA
我有一些长格式的数据，如下所示：
dat1 = data.frame(
id = rep(LETTERS[1:2], each=4),
value = 1:8
)
在table形式中：
id value
A 1
A 2
A 3
A 4
B 5
B 6
B 7
B 8
我希望它是简短的，看起来像这样：
dat1 = data.frame(A = 1:4, B = 5:8)
在table形式中：
A B
1 5
2 6
3 7
4 8
现在我可以通过循环使用 cbind() 和其他东西来解决这个问题，但我想使用某种 reshape/melt 函数，因为我认为这是做这种事情的最佳方式。
然而，从花费超过 30 分钟试图让 melt() 和 reshape() 开始工作，阅读关于 SO 的答案，似乎这些功能需要设置 id.var。现在，对于这种事情来说显然是多余的，那么我该如何做我想做的事情而不必诉诸某种循环？
我很确定之前已经回答过这个问题。无论如何，unstack 在这种具有相同组大小的特定情况下很方便：
unstack(dat1, form = value ~ id)
# A B
# 1 1 5
# 2 2 6
# 3 3 7
# 4 4 8
当 A 和 B 的数量不同时，下面的解决方案有效。对于相同的计数，unstack 效果很好并且代码更少（Henrik's 答案）。
# create more general data (unbalanced 'id')
each <- c(4,2,3)
dat1 = data.frame(
id = unlist(mapply(rep, x = LETTERS[1:length(each)], each = each)),
value = 1:sum(each),
row.names = 1:sum(each) # to reproduce original row.names
)
tab <- table(dat1$id)
dat1$timevar <- unlist(sapply(tab, seq))
library(reshape2)
dcast(dat1, timevar ~ id )[-1]
初始数据：
id value
1 A 1
2 A 2
3 A 3
4 A 4
5 B 5
6 B 6
7 C 7
8 C 8
9 C 9
结果：
A B C
1 1 5 7
2 2 6 8
3 3 NA 9
4 4 NA NA
这里有一个基本的 R 方法可供考虑。它使用 lengths 函数，我相信它是在 R 3.2 中引入的。
x <- split(dat1$value, dat1$id)
as.data.frame(lapply(x, function(y) `length<-`(y, max(lengths(x)))))
# A B C
# 1 1 5 7
# 2 2 6 8
# 3 3 NA 9
# 4 4 NA NA