R按行操作数据

Question

考虑以下数据框：

R
df1<-
data.frame(
ostan=rep( paste("ostan",1:3),each=12),
year=rep(c(2020,2021),each=6,len=36),
month=rep(c(1:3),each=2,len=36),
ENF=rep(letters[1:2],len=36),
Fo=1:36,
JA=36:1
,KH=c(1:12,12:1,21:32)
)

变量“Fo”、“JA”和“KH”是一些事件的频率。我想为变量“ENF”的每个值计算这些频率，如下所示：

认为这是一个测试数据！真实数据在“ENF”列中的标签过多。输出应该是一个数据框。

Answer 1

您可以使用以下解决方案。此输出接近您要查找的内容，因为 R 的数据帧不能有多个 headers，但是，我们当然可以使用包 kableExtra 生成具有多个 headers 的 table ]:

library(tidyr)

df1 %>%
  pivot_wider(names_from = ENF, 
              values_from = c(Fo, JA, KH), 
              names_glue = "{ENF}_{.value}")

# A tibble: 18 x 9
   ostan    year month  a_Fo  b_Fo  a_JA  b_JA  a_KH  b_KH
   <chr>   <dbl> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
 1 ostan 1  2020     1     1     2    36    35     1     2
 2 ostan 1  2020     2     3     4    34    33     3     4
 3 ostan 1  2020     3     5     6    32    31     5     6
 4 ostan 1  2021     1     7     8    30    29     7     8
 5 ostan 1  2021     2     9    10    28    27     9    10
 6 ostan 1  2021     3    11    12    26    25    11    12
 7 ostan 2  2020     1    13    14    24    23    12    11
 8 ostan 2  2020     2    15    16    22    21    10     9
 9 ostan 2  2020     3    17    18    20    19     8     7
10 ostan 2  2021     1    19    20    18    17     6     5
11 ostan 2  2021     2    21    22    16    15     4     3
12 ostan 2  2021     3    23    24    14    13     2     1
13 ostan 3  2020     1    25    26    12    11    21    22
14 ostan 3  2020     2    27    28    10     9    23    24
15 ostan 3  2020     3    29    30     8     7    25    26
16 ostan 3  2021     1    31    32     6     5    27    28
17 ostan 3  2021     2    33    34     4     3    29    30
18 ostan 3  2021     3    35    36     2     1    31    32

或者在 base R 中我们可以这样做：

reshape(df1, direction = "wide", 
        idvar = c("ostan", "year", "month"),
        timevar = "ENF")

Answer 2

您可以使用 pivot_wider 从 tidyr -

tidyr::pivot_wider(df1, names_from = ENF, values_from = Fo:KH)

#   ostan    year month  Fo_a  Fo_b  JA_a  JA_b  KH_a  KH_b
#   <chr>   <dbl> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
# 1 ostan 1  2020     1     1     2    36    35     1     2
# 2 ostan 1  2020     2     3     4    34    33     3     4
# 3 ostan 1  2020     3     5     6    32    31     5     6
# 4 ostan 1  2021     1     7     8    30    29     7     8
# 5 ostan 1  2021     2     9    10    28    27     9    10
# 6 ostan 1  2021     3    11    12    26    25    11    12
# 7 ostan 2  2020     1    13    14    24    23    12    11
# 8 ostan 2  2020     2    15    16    22    21    10     9
# 9 ostan 2  2020     3    17    18    20    19     8     7
#10 ostan 2  2021     1    19    20    18    17     6     5
#11 ostan 2  2021     2    21    22    16    15     4     3
#12 ostan 2  2021     3    23    24    14    13     2     1
#13 ostan 3  2020     1    25    26    12    11    21    22
#14 ostan 3  2020     2    27    28    10     9    23    24
#15 ostan 3  2020     3    29    30     8     7    25    26
#16 ostan 3  2021     1    31    32     6     5    27    28
#17 ostan 3  2021     2    33    34     4     3    29    30
#18 ostan 3  2021     3    35    36     2     1    31    32

在data.table中你可以使用dcast-

library(data.table)

dcast(setDT(df1), ostan + year + month ~ ENF, value.var = c('Fo', 'JA', 'KH'))

R按行操作数据

R manipulating data by a row

r

reshape

tidyr

dcast