将具有 group_by 的向量转换为以组作为行名称的矩阵
Convert vectors with group_by into matrix with groups as row names
我似乎无法在为每一行保留唯一标识符的同时将数据框的一列重塑为正确的形状。我有以下数据
id x y indicator
1 1 249.6 1.124985 1
2 1 250.9 1.124756 1
3 1 252.2 1.124125 1
4 1 253.5 1.124598 1
5 1 254.8 1.127745 1
6 1 256.1 1.129102 1
7 2 249.6 2.167348 0
8 2 250.9 2.165804 0
9 2 252.2 2.164578 0
10 2 253.5 2.163828 0
11 2 254.8 2.164260 0
12 2 256.1 2.166293 0
13 3 249.6 0.04647765 0
14 3 250.9 0.04932262 0
15 3 252.2 0.05245448 0
15 3 253.5 0.05692405 0
17 3 254.8 0.06184551 0
18 3 256.1 0.06751989 0
我想将 y 向量重塑为矩阵，其中每一行对应一个 y 向量，并且还有用于 id 和指示符的附加列，而变量列由 x 值标记。像这样：
id indicator 249.6 250.9 252.2 ...
1 1 1.124985 1.124756 1.124125 ...
2 0 2.167348 2.165804 2.164578 ...
3 0 0.04647765 0.04932262 0.05245448 ...
我试过像这样使用重塑函数：
reshape(df[c('id','x','y')], direction = "wide", idvar = "id", timevar = "x")
在这种情况下，我只是忽略指示变量以查看它是否有效，但我得到了一个只有两列的数据框，第一列是 ID，第二列是 y.c(249.6, 250.9, 252.2, 253.5, 254.8, 256.1, 257.4, 258.7, 260, 261.3, 262.6, 263.9, 265.2, 266.5, 267.8, 269.1, 270.4, 271.7, 273, 274.3, 275.6, 276.9, 278.2, 279.5, 280.8, 282.1, 283.4, 284.7, 286, 287.3, 288.6, 289.9, 291.2, 292.5, 293.8, 295.1,[etc] .
我也尝试使用 xtabs 函数：a = xtabs(formula = y ~ id + indicator+ x, data=df)，但这只是返回了一个 table，看起来与我输入的那个非常相似。
所以我很快就找到了答案 tidyr:
z = pivot_wider(df, id_cols = c("id","indicator"), names_from = "x", values_from = "y")
Rui Barradas 的回答是相同的方法，而且效果很好。
这是一个从长格式到宽格式的重新格式化问题。 （请参阅英文操作系统 aqui）。
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
pivot_wider(
id_cols = c('id', 'indicator'),
names_from = 'x',
values_from = 'y'
)
## A tibble: 3 x 8
# id indicator `249.6` `250.9` `252.2` `253.5` `254.8` `256.1`
# <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 1 1 1.12 1.12 1.12 1.12 1.13 1.13
#2 2 0 2.17 2.17 2.16 2.16 2.16 2.17
#3 3 0 0.0465 0.0493 0.0525 0.0569 0.0618 0.0675
数据
df1 <- read.table(text = "
id x y indicator
1 1 249.6 1.124985 1
2 1 250.9 1.124756 1
3 1 252.2 1.124125 1
4 1 253.5 1.124598 1
5 1 254.8 1.127745 1
6 1 256.1 1.129102 1
7 2 249.6 2.167348 0
8 2 250.9 2.165804 0
9 2 252.2 2.164578 0
10 2 253.5 2.163828 0
11 2 254.8 2.164260 0
12 2 256.1 2.166293 0
13 3 249.6 0.04647765 0
14 3 250.9 0.04932262 0
15 3 252.2 0.05245448 0
16 3 253.5 0.05692405 0
17 3 254.8 0.06184551 0
18 3 256.1 0.06751989 0
", header = TRUE)
关于问题中的代码，indicator应该是idvar的一部分。此外，如果 df 中除了列出的 4 列之外没有其他列，则 df[...] 可以缩短为 df。
reshape(df[c('id','x','y','indicator')], direction = "wide",
idvar = c("id", "indicator"), timevar = "x")
给予：
id indicator y.249.6 y.250.9 y.252.2 y.253.5 y.254.8 y.256.1
1 1 1 1.12498500 1.12475600 1.12412500 1.12459800 1.12774500 1.12910200
7 2 0 2.16734800 2.16580400 2.16457800 2.16382800 2.16426000 2.16629300
13 3 0 0.04647765 0.04932262 0.05245448 0.05692405 0.06184551 0.06751989
备注
可重现形式的输入：
df <- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), x = c(249.6, 250.9, 252.2, 253.5,
254.8, 256.1, 249.6, 250.9, 252.2, 253.5, 254.8, 256.1, 249.6,
250.9, 252.2, 253.5, 254.8, 256.1), y = c(1.124985, 1.124756,
1.124125, 1.124598, 1.127745, 1.129102, 2.167348, 2.165804, 2.164578,
2.163828, 2.16426, 2.166293, 0.04647765, 0.04932262, 0.05245448,
0.05692405, 0.06184551, 0.06751989), indicator = c(1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L)),
class = "data.frame", row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13",
"14", "15", "16", "17", "18"))
我似乎无法在为每一行保留唯一标识符的同时将数据框的一列重塑为正确的形状。我有以下数据
id x y indicator
1 1 249.6 1.124985 1
2 1 250.9 1.124756 1
3 1 252.2 1.124125 1
4 1 253.5 1.124598 1
5 1 254.8 1.127745 1
6 1 256.1 1.129102 1
7 2 249.6 2.167348 0
8 2 250.9 2.165804 0
9 2 252.2 2.164578 0
10 2 253.5 2.163828 0
11 2 254.8 2.164260 0
12 2 256.1 2.166293 0
13 3 249.6 0.04647765 0
14 3 250.9 0.04932262 0
15 3 252.2 0.05245448 0
15 3 253.5 0.05692405 0
17 3 254.8 0.06184551 0
18 3 256.1 0.06751989 0
我想将 y 向量重塑为矩阵，其中每一行对应一个 y 向量，并且还有用于 id 和指示符的附加列，而变量列由 x 值标记。像这样：
id indicator 249.6 250.9 252.2 ...
1 1 1.124985 1.124756 1.124125 ...
2 0 2.167348 2.165804 2.164578 ...
3 0 0.04647765 0.04932262 0.05245448 ...
我试过像这样使用重塑函数：
reshape(df[c('id','x','y')], direction = "wide", idvar = "id", timevar = "x")
在这种情况下，我只是忽略指示变量以查看它是否有效，但我得到了一个只有两列的数据框，第一列是 ID，第二列是 y.c(249.6, 250.9, 252.2, 253.5, 254.8, 256.1, 257.4, 258.7, 260, 261.3, 262.6, 263.9, 265.2, 266.5, 267.8, 269.1, 270.4, 271.7, 273, 274.3, 275.6, 276.9, 278.2, 279.5, 280.8, 282.1, 283.4, 284.7, 286, 287.3, 288.6, 289.9, 291.2, 292.5, 293.8, 295.1,[etc] .
我也尝试使用 xtabs 函数：a = xtabs(formula = y ~ id + indicator+ x, data=df)，但这只是返回了一个 table，看起来与我输入的那个非常相似。
所以我很快就找到了答案 tidyr:
z = pivot_wider(df, id_cols = c("id","indicator"), names_from = "x", values_from = "y")
Rui Barradas 的回答是相同的方法，而且效果很好。
这是一个从长格式到宽格式的重新格式化问题。 （请参阅英文操作系统 aqui）。
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
pivot_wider(
id_cols = c('id', 'indicator'),
names_from = 'x',
values_from = 'y'
)
## A tibble: 3 x 8
# id indicator `249.6` `250.9` `252.2` `253.5` `254.8` `256.1`
# <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 1 1 1.12 1.12 1.12 1.12 1.13 1.13
#2 2 0 2.17 2.17 2.16 2.16 2.16 2.17
#3 3 0 0.0465 0.0493 0.0525 0.0569 0.0618 0.0675
数据
df1 <- read.table(text = "
id x y indicator
1 1 249.6 1.124985 1
2 1 250.9 1.124756 1
3 1 252.2 1.124125 1
4 1 253.5 1.124598 1
5 1 254.8 1.127745 1
6 1 256.1 1.129102 1
7 2 249.6 2.167348 0
8 2 250.9 2.165804 0
9 2 252.2 2.164578 0
10 2 253.5 2.163828 0
11 2 254.8 2.164260 0
12 2 256.1 2.166293 0
13 3 249.6 0.04647765 0
14 3 250.9 0.04932262 0
15 3 252.2 0.05245448 0
16 3 253.5 0.05692405 0
17 3 254.8 0.06184551 0
18 3 256.1 0.06751989 0
", header = TRUE)
关于问题中的代码，indicator应该是idvar的一部分。此外，如果 df 中除了列出的 4 列之外没有其他列，则 df[...] 可以缩短为 df。
reshape(df[c('id','x','y','indicator')], direction = "wide",
idvar = c("id", "indicator"), timevar = "x")
给予：
id indicator y.249.6 y.250.9 y.252.2 y.253.5 y.254.8 y.256.1
1 1 1 1.12498500 1.12475600 1.12412500 1.12459800 1.12774500 1.12910200
7 2 0 2.16734800 2.16580400 2.16457800 2.16382800 2.16426000 2.16629300
13 3 0 0.04647765 0.04932262 0.05245448 0.05692405 0.06184551 0.06751989
备注
可重现形式的输入：
df <- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), x = c(249.6, 250.9, 252.2, 253.5,
254.8, 256.1, 249.6, 250.9, 252.2, 253.5, 254.8, 256.1, 249.6,
250.9, 252.2, 253.5, 254.8, 256.1), y = c(1.124985, 1.124756,
1.124125, 1.124598, 1.127745, 1.129102, 2.167348, 2.165804, 2.164578,
2.163828, 2.16426, 2.166293, 0.04647765, 0.04932262, 0.05245448,
0.05692405, 0.06184551, 0.06751989), indicator = c(1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L)),
class = "data.frame", row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13",
"14", "15", "16", "17", "18"))