在 R 中通过多个观察从长到宽的转换

Question

我想将数据集从长数据集转换为宽数据集。数据包含每个时间点的多个观察值。

为了说明，请考虑以下两个示例。

在下面的示例 1 中，数据不包含多个观测值并且可以从长转换为宽。

在下面的示例 2 中，数据 确实包含多个观察值 （每个时间点 n=3）并且无法从长转换为宽，用 dcast 进行测试和 pivot_wider.

谁能建议一种将示例 2 中的测试数据转换为有效格式的方法？

重现问题的代码：

library(ggplot2)
library(ggcorrplot)
library(reshape2)
library(tidyr)
library(data.table)

# EXAMPLE 1 (does work)
# Test data
set.seed(5)
time    <- rep(c(0,10), 1, each = 2)
feature <- rep(c("feat1", "feat2"), 2)
values  <- runif(4, min=0, max=1)

# Concatenate test data
# test has non-unique values in time column
test    <- data.table(time, feature, values)

# Transform data into wide format
test_wide <- dcast(test, time ~ feature, value.var = 'values')

# EXAMPLE 2 (does not work)
# Test data
set.seed(5)
time    <- rep(c(0,10), 2, each = 6)
feature <- c(rep("feat1", 12), rep("feat2", 12))
values  <- runif(24, min=0, max=1)

# Concatenate test data
# test has non-unique values in time column
test    <- data.table(time, feature, values)

# Transform data into wide format
test_wide <- dcast(test, time ~ feature, value.var = 'values')

警告：

Aggregate function missing, defaulting to 'length'

问题：

第一列 (time) 中的非唯一值不是 preserved/allowed。

# Testing with pivot_wider
test_wider <- pivot_wider(test, names_from = feature, values_from = values)

警告：

Warning message:
Values are not uniquely identified; output will contain list-cols.

问题：

第一列 (time) 中的非唯一值不是 preserved/allowed。

由于没有更好的主意，可能输出可能如下所示：

time	feat1	feat2
0	0.1046501	0.5279600
0	0.7010575	0.8079352
0	0.2002145	0.9565001

等等

Answer 1

由于存在多个值，因此在转换为宽格式时应如何处理这些值并不明显。这就是您收到警告消息的原因。这是处理它们的一种方法。如果您想要其他东西，请给出一个具体示例，说明 输出应该是什么样子 。

pivot_wider(test, names_from = feature, values_from = values) %>% 
    unnest(c(feat1, feat2))

Answer 2

你可能想要这样的东西：

library(dplyr)
test %>% 
  pivot_wider(names_from = c(feature, time), 
              values_from = values)

其中 c(feature, times) 说明了多变量情况。但正如评论中已经指出的那样，请指出您是否想要其他东西。

在 R 中通过多个观察从长到宽的转换

Transformation from long to wide with multiple observations in R

r

dcast

wide-format-data