29

编辑——这个问题最初的标题是<< Long to wide data reshaping in R >>

我只是在学习 R 并试图找到方法来应用它来帮助我生活中的其他人。作为一个测试用例，我正在努力重塑一些数据，但我无法按照我在网上找到的示例进行操作。我开始看起来像这样：

ID  Obs 1   Obs 2   Obs 3
1   43      48      37
1   27      29      22
1   36      32      40
2   33      38      36
2   29      32      27
2   32      31      35
2   25      28      24
3   45      47      42
3   38      40      36

我想最终得到的结果是这样的：

ID  Obs 1 mean  Obs 1 std dev   Obs 2 mean  Obs 2 std dev
1   x           x               x           x
2   x           x               x           x
3   x           x               x           x

等等。我不确定的是我是否需要在我的长格式数据中提供其他信息，或者什么。我想数学部分（找到平均值和标准差）将是简单的部分，但我无法找到一种似乎可以正确重塑数据以开始该过程的方法。

非常感谢您的帮助。

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7 回答 7

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这是一个聚合问题，而不是最初提出的问题的重塑问题——我们希望将每一列聚合为 ID 的平均值和标准差。有许多软件包可以处理此类问题。在 R 的基础上，可以这样使用aggregate（假设DF是输入数据帧）：

ag <- aggregate(. ~ ID, DF, function(x) c(mean = mean(x), sd = sd(x)))

注 1：评论者指出，这ag是一个数据框，其中一些列是矩阵。虽然最初这可能看起来很奇怪，但实际上它简化了访问。 ag具有与输入相同的列数DF。它的第一列ag[[1]]是ID，余数的第 i 列ag[[i+1]]（或等价ag[-1][[i]]）是第 i 个输入观察列的统计矩阵。如果一个人希望访问第 i 个观察的第 j 个统计量，那么它ag[[i+1]][, j]也可以写为ag[-1][[i]][, j]。

另一方面，假设k输入中的每个观察值都有统计列（其中问题中的 k=2）。然后，如果我们将输出展平，那么要访问第 i 个观察列的第 j 个统计量，我们必须使用更复杂ag[[k*(i-1)+j+1]]或等效的ag[-1][[k*(i-1)+j]]。

例如，比较第一个表达式与第二个表达式的简单性：

ag[-1][[2]]
##        mean      sd
## [1,] 36.333 10.2144
## [2,] 32.250  4.1932
## [3,] 43.500  4.9497

ag_flat <- do.call("data.frame", ag) # flatten
ag_flat[-1][, 2 * (2-1) + 1:2]
##   Obs_2.mean Obs_2.sd
## 1     36.333  10.2144
## 2     32.250   4.1932
## 3     43.500   4.9497

注 2：可重现形式的输入为：

Lines <- "ID  Obs_1   Obs_2   Obs_3
1   43      48      37
1   27      29      22
1   36      32      40
2   33      38      36
2   29      32      27
2   32      31      35
2   25      28      24
3   45      47      42
3   38      40      36"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)
于 2013-05-03T21:32:10.747 回答
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有几种不同的方法可以解决它。 reshape2是一个有用的软件包。就个人而言，我喜欢使用data.table

下面是一步一步

如果myDF是你的data.frame：

library(data.table)
DT <- data.table(myDF)

DT

# this will get you your mean and SD's for each column
DT[, sapply(.SD, function(x) list(mean=mean(x), sd=sd(x)))]

# adding a `by` argument will give you the groupings
DT[, sapply(.SD, function(x) list(mean=mean(x), sd=sd(x))), by=ID]

# If you would like to round the values: 
DT[, sapply(.SD, function(x) list(mean=round(mean(x), 3), sd=round(sd(x), 3))), by=ID]

# If we want to add names to the columns 
wide <- setnames(DT[, sapply(.SD, function(x) list(mean=round(mean(x), 3), sd=round(sd(x), 3))), by=ID], c("ID", sapply(names(DT)[-1], paste0, c(".men", ".SD"))))

wide

   ID Obs.1.men Obs.1.SD Obs.2.men Obs.2.SD Obs.3.men Obs.3.SD
1:  1    35.333    8.021    36.333   10.214      33.0    9.644
2:  2    29.750    3.594    32.250    4.193      30.5    5.916
3:  3    41.500    4.950    43.500    4.950      39.0    4.243

此外，这可能有帮助，也可能没有帮助

> DT[, sapply(.SD, summary), .SDcols=names(DT)[-1]]
        Obs.1 Obs.2 Obs.3
Min.    25.00 28.00 22.00
1st Qu. 29.00 31.00 27.00
Median  33.00 32.00 36.00
Mean    34.22 36.11 33.22
3rd Qu. 38.00 40.00 37.00
Max.    45.00 48.00 42.00
于 2013-05-03T21:08:58.647 回答
18

这可能是最简单的方法（带有可重现的示例）：

library(plyr)
df <- data.frame(ID=rep(1:3, 3), Obs_1=rnorm(9), Obs_2=rnorm(9), Obs_3=rnorm(9))
ddply(df, .(ID), summarize, Obs_1_mean=mean(Obs_1), Obs_1_std_dev=sd(Obs_1),
  Obs_2_mean=mean(Obs_2), Obs_2_std_dev=sd(Obs_2))

   ID  Obs_1_mean Obs_1_std_dev  Obs_2_mean Obs_2_std_dev
1  1 -0.13994642     0.8258445 -0.15186380     0.4251405
2  2  1.49982393     0.2282299  0.50816036     0.5812907
3  3 -0.09269806     0.6115075 -0.01943867     1.3348792

编辑：在处理许多列时，以下方法可以为您节省大量输入。

ddply(df, .(ID), colwise(mean))

  ID      Obs_1      Obs_2      Obs_3
1  1 -0.3748831  0.1787371  1.0749142
2  2 -1.0363973  0.0157575 -0.8826969
3  3  1.0721708 -1.1339571 -0.5983944

ddply(df, .(ID), colwise(sd))

  ID     Obs_1     Obs_2     Obs_3
1  1 0.8732498 0.4853133 0.5945867
2  2 0.2978193 1.0451626 0.5235572
3  3 0.4796820 0.7563216 1.4404602
于 2013-05-03T21:16:18.713 回答
12

我添加dplyr解决方案。

set.seed(1)
df <- data.frame(ID=rep(1:3, 3), Obs_1=rnorm(9), Obs_2=rnorm(9), Obs_3=rnorm(9))

library(dplyr)
df %>% group_by(ID) %>% summarise_each(funs(mean, sd))

#      ID Obs_1_mean Obs_2_mean Obs_3_mean  Obs_1_sd  Obs_2_sd  Obs_3_sd
#   (int)      (dbl)      (dbl)      (dbl)     (dbl)     (dbl)     (dbl)
# 1     1  0.4854187 -0.3238542  0.7410611 1.1108687 0.2885969 0.1067961
# 2     2  0.4171586 -0.2397030  0.2041125 0.2875411 1.8732682 0.3438338
# 3     3 -0.3601052  0.8195368 -0.4087233 0.8105370 0.3829833 1.4705692
于 2016-04-14T09:13:22.080 回答
8

这是data.table答案的另一种看法，使用@Carson 的数据，更具可读性（也更快，因为使用lapply而不是sapply）：

library(data.table)
set.seed(1)
dt = data.table(ID=c(1:3), Obs_1=rnorm(9), Obs_2=rnorm(9), Obs_3=rnorm(9))

dt[, c(mean = lapply(.SD, mean), sd = lapply(.SD, sd)), by = ID]
#   ID mean.Obs_1 mean.Obs_2 mean.Obs_3  sd.Obs_1  sd.Obs_2  sd.Obs_3
#1:  1  0.4854187 -0.3238542  0.7410611 1.1108687 0.2885969 0.1067961
#2:  2  0.4171586 -0.2397030  0.2041125 0.2875411 1.8732682 0.3438338
#3:  3 -0.3601052  0.8195368 -0.4087233 0.8105370 0.3829833 1.4705692
于 2013-05-03T21:31:01.770 回答
2

更新的 dplyr 解决方案，至于 2020

1：summarise_each_()自 dplyr 0.7.0 起已弃用。和 2：funs()自 dplyr 0.8.0 起已弃用。

ag.dplyr <- DF %>% group_by(ID) %>% summarise(across(.cols = everything(),list(mean = mean, sd = sd)))
于 2020-10-20T10:36:29.557 回答
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包中有一个有用的功能psych。

您应该尝试以下实现：

psych::describeBy(data$dependentvariable, group = data$groupingvariable)
于 2020-01-27T10:52:32.150 回答