如何在 R 中将按行一次观察的数据重组为按 ID(和多列)进行一次观察的数据?
How to restructure data with one observation by row into data with one observation by ID (and multiple columns) in R?
假设我有一个包含 3 个 ID 列和一个感兴趣列的数据框。每行代表一个观察结果。一些 ID 有多个观察值,即多行。
df <- data.frame(id1 = c( 1, 2, 3, 4, 4),
id2 = c( 11, 12, 13, 14, 14),
id3 = c(111, 112, 113, 114, 114),
variable_of_interest = c(13, 24, 35, 31, 12))
id1 id2 id3 variable_of_interest
1 1 11 111 13
2 2 12 112 24
3 3 13 113 35
4 4 14 114 31
5 4 14 114 12
我的目标是将其重组为每个 ID 一行,保留 3 个 ID 并将新列命名为“variable_of_interest1”,“variable_of_interest2”:
id1 id2 id3 variable_of_interest1 variable_of_interest1
1 1 11 111 13 NA
2 2 12 112 24 NA
3 3 13 113 35 NA
4 4 14 114 31 12
解决方案可能需要reshape2
和dcast
功能,但直到现在,我都无法解决这个问题。
我们可以创建一个按 'id' 列分组的序列,然后 pivot_wider
重塑为宽
library(dplyr)
library(stringr)
library(tidyr)
library(data.table)
df %>%
mutate(ind = str_c('variable_of_interest', rowid(id1, id2, id3))) %>%
pivot_wider(names_from = ind, values_from = variable_of_interest)
-输出
# A tibble: 4 x 5
# id1 id2 id3 variable_of_interest1 variable_of_interest2
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 1 11 111 13 NA
#2 2 12 112 24 NA
#3 3 13 113 35 NA
#4 4 14 114 31 12
或者另一个选项是 data.table
library(data.table)
dcast(setDT(df), id1 + id2 + id3 ~
paste0('variable_of_interest', rowid(id1, id2, id3)),
value.var = 'variable_of_interest')
-输出
# id1 id2 id3 variable_of_interest1 variable_of_interest2
#1: 1 11 111 13 NA
#2: 2 12 112 24 NA
#3: 3 13 113 35 NA
#4: 4 14 114 31 12
假设我有一个包含 3 个 ID 列和一个感兴趣列的数据框。每行代表一个观察结果。一些 ID 有多个观察值,即多行。
df <- data.frame(id1 = c( 1, 2, 3, 4, 4),
id2 = c( 11, 12, 13, 14, 14),
id3 = c(111, 112, 113, 114, 114),
variable_of_interest = c(13, 24, 35, 31, 12))
id1 id2 id3 variable_of_interest
1 1 11 111 13
2 2 12 112 24
3 3 13 113 35
4 4 14 114 31
5 4 14 114 12
我的目标是将其重组为每个 ID 一行,保留 3 个 ID 并将新列命名为“variable_of_interest1”,“variable_of_interest2”:
id1 id2 id3 variable_of_interest1 variable_of_interest1
1 1 11 111 13 NA
2 2 12 112 24 NA
3 3 13 113 35 NA
4 4 14 114 31 12
解决方案可能需要reshape2
和dcast
功能,但直到现在,我都无法解决这个问题。
我们可以创建一个按 'id' 列分组的序列,然后 pivot_wider
重塑为宽
library(dplyr)
library(stringr)
library(tidyr)
library(data.table)
df %>%
mutate(ind = str_c('variable_of_interest', rowid(id1, id2, id3))) %>%
pivot_wider(names_from = ind, values_from = variable_of_interest)
-输出
# A tibble: 4 x 5
# id1 id2 id3 variable_of_interest1 variable_of_interest2
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 1 11 111 13 NA
#2 2 12 112 24 NA
#3 3 13 113 35 NA
#4 4 14 114 31 12
或者另一个选项是 data.table
library(data.table)
dcast(setDT(df), id1 + id2 + id3 ~
paste0('variable_of_interest', rowid(id1, id2, id3)),
value.var = 'variable_of_interest')
-输出
# id1 id2 id3 variable_of_interest1 variable_of_interest2
#1: 1 11 111 13 NA
#2: 2 12 112 24 NA
#3: 3 13 113 35 NA
#4: 4 14 114 31 12