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我对重塑功能有疑问。我已经厌倦了一段时间，但它只是不起作用。我的数据如下所示：

    KeyItem    Year    Value
    Income     2011     10000
    Income     2010     29299
    Depth      2010     29393
    Market Cap 2010     39393
    Depth      2011     20000
    Market Cap 2011     30000

对于我的功能，我需要它看起来像这样：

   KeyItem        2011         2010
   Income         10000        29299
   Depth          20000        29393
   Market Cap     30000        39393
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3 回答 3

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最简单的方法是使用包dcast中的函数reshape2。首先，加载数据：

dd = read.table(textConnection("KeyItem Year Value
Income 2011 10000
Income 2010 29299
Depth 2010 29393
Market 2010 39393
Depth 2011 20000
Market 2011 30000"), header=TRUE)

然后加载包：

library(reshape2)

最后，只是dcast函数：

dcast(dd, KeyItem ~ Year)

要得到：

R> dcast(dd, KeyItem ~ Year)
Using Value as value column: use value.var to override.
  KeyItem  2010  2011
1   Depth 29393 20000
2  Income 29299 10000
3  Market 39393 30000

反之，只需使用以下melt功能：

melt(dcast(dd, KeyItem ~ Year))

您可以按照通常的方式重新排列列：

dd1 = dcast(dd, KeyItem ~ Year) 
dd1[,c("KeyItem", sort(colnames(dd1[, 2:ncol(dd1)]),TRUE))]
于 2012-11-06T08:55:11.010 回答
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df <- read.table(text="KeyItem    Year    Value
Income     2011     10000
Income     2010     29299
Depth      2010     29393
Market_Cap 2010     39393
Depth      2011     20000
Market_Cap 2011     30000",header=TRUE)

library(reshape2)
df2 <- dcast(df,KeyItem~Year)

#     KeyItem  2010  2011
#1      Depth 29393 20000
#2     Income 29299 10000
#3 Market_Cap 39393 30000
于 2012-11-06T08:55:14.283 回答
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“reshape” 和 “reshape2” 包通常会得到大家的喜爱，但在 base R 中也有选项。假设你data.frame被称为“df”，这里有两个（半）基本 R 选项：

## Using base R reshape()
reshape(df, direction = "wide", idvar="KeyItem", timevar="Year")
#      KeyItem Value.2011 Value.2010
# 1     Income      10000      29299
# 3      Depth      20000      29393
# 4 Market_Cap      30000      39393

## Using xtabs()
xtabs(Value ~ KeyItem + Year, df)
#             Year
# KeyItem       2010  2011
#   Depth      29393 20000
#   Income     29299 10000
#   Market_Cap 39393 30000

## Here's the "half": Using xtabs(), but as a data.frame
as.data.frame.matrix(xtabs(Value ~ KeyItem + Year, df))
#             2010  2011
# Depth      29393 20000
# Income     29299 10000
# Market_Cap 39393 30000
于 2012-12-27T18:04:07.380 回答