0

我有以下数据框：

df<-data.frame(site=c("A", "A", "B", "C", "B"), A=c("item1", "item1", "item2", "item2", "item3"),
               A_weight=c(4.2,4.2,6.1,6.4,8.5), A_numbers=c(1,2,8,5,2))

[x]对于列中的每个项目，A我希望自动创建两个新列并命名"item[x]_weight"为"item[x]_numbers". 对于这些列中的每一列，我想分配初始数据框中与in column的每次出现相邻的A_weight和列的值。A_numbersitem[x]A

最终的数据框应如下所示：

df_final<-data.frame(site=c("A", "A", "B", "C", "B"), A=c("item1", "item1", "item2", "item2", "item3"),
                      A_weight=c(4.2,4.2,6.1,6.4,8.5), A_numbers=c(1,2,8,5,2), item1_weight=c(4.2,4.2, NA, NA, NA),
                     item1_numbers=c(1,2, NA, NA, NA), item2_weight=c(NA, NA, 6.1, 6.4, NA),
                     item2_numbers=c(NA, NA, 8, 5, NA), item3_weight=c(NA, NA, NA, NA, 8.5),
                     item3_numbers=c(NA, NA, NA, NA, 2))

我已经尝试了几种使用 reshape 包和 match 功能的方法，但我觉得我似乎没有取得任何进展（即我没有得到像样的结果......）。鉴于我的原始数据集中有一个相当大的“项目”列表，这不是手动完成的过程。任何帮助将不胜感激，因为我对 R 很陌生，我可以使用一些指导。谢谢

4

3 回答 3

1

使用 reshape2 附加一列行号，将其融合为长格式，然后用于dcast转换为宽格式，与原始数据框合并并删除行号。最后修复名称：

library(reshape2)

df.row <- cbind(row = 1:nrow(df), df)
m <- melt(df.row, id = 1:3)
wide <- merge(df.row, dcast(m, row ~ A + variable))[-1]
setNames(wide, sub("_A_", "_", names(wide)))

最后一行给出：

  site     A A_weight A_numbers item1_weight item1_numbers item2_weight
1    A item1      4.2         1          4.2             1           NA
2    A item1      4.2         2          4.2             2           NA
3    B item2      6.1         8           NA            NA          6.1
4    C item2      6.4         5           NA            NA          6.4
5    B item3      8.5         2           NA            NA           NA
  item2_numbers item3_weight item3_numbers
1            NA           NA            NA
2            NA           NA            NA
3             8           NA            NA
4             5           NA            NA
5            NA          8.5             2
于 2013-05-22T20:06:17.917 回答
0

这是一种方法，但我相信还有更好的方法：

dat <- lapply(unique(df$A), function(x) {
    out <- df$A == x
    dat <- matrix(rep(NA,2*nrow(df)), nrow = nrow(df))
    dat[out, 1] <- df[out, 3]
    dat[out, 2] <- df[out, 4]
    colnames(dat) <- paste(x, c("weight", "numbers"), sep="_")
    dat
})

data.frame(df, do.call(cbind, dat))

## > data.frame(df, do.call(cbind, dat))
##   site     A A_weight A_numbers item1_weight item1_numbers item2_weight item2_numbers item3_weight item3_numbers
## 1    A item1      4.2         1          4.2             1           NA            NA           NA            NA
## 2    A item1      4.2         2          4.2             2           NA            NA           NA            NA
## 3    B item2      6.1         8           NA            NA          6.1             8           NA            NA
## 4    C item2      6.4         5           NA            NA          6.4             5           NA            NA
## 5    B item3      8.5         2           NA            NA           NA            NA          8.5             2
于 2013-05-22T19:38:53.443 回答
0

Base reshape 应该可以做到。如果您想要 A_weight 和 A_number 变量，您可以手动添加它们，或者可能有一个选项可以在 reshape() 调用中保留它们（我只是在查看文档时没有看到它）。

> df<-data.frame(site=c("A", "A", "B", "C", "B"), A=c("item1", "item1", "item2", "item2", "item3"),
+                A_weight=c(4.2,4.2,6.1,6.4,8.5), A_numbers=c(1,2,8,5,2))
> 
> (df_final <- reshape(df,idvar=c("site","A_numbers","A_weight"),timevar="A",direction="wide",v.names=c("A_numbers","A_weight")))
  site A_numbers.item1 A_weight.item1 A_numbers.item2 A_weight.item2 A_numbers.item3 A_weight.item3
1    A               1            4.2              NA             NA              NA             NA
2    A               2            4.2              NA             NA              NA             NA
3    B              NA             NA               8            6.1              NA             NA
4    C              NA             NA               5            6.4              NA             NA
5    B              NA             NA              NA             NA               2            8.5
于 2013-05-22T19:47:49.063 回答