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我想将数据制成表格，以便一个因子变量成为列并保留单元格中另一个变量的值。

所以我尝试了，

a=rep(1:3,3)
d<-rep(1:3, each=3)
b=rnorm(9)
c=runif(9)
dt<-data.frame(a,d,b,c)

  a d          b         c
1 1 1  0.3819762 0.5199602
2 2 1  0.3896063 0.9144730
3 3 1  2.4356972 0.2888464
4 1 2  1.2697016 0.9831191
5 2 2 -1.9844689 0.2046947
6 3 2  0.3473766 0.4766178
7 1 3 -1.5461235 0.6187189
8 2 3  1.0829027 0.9089551
9 3 3 -0.1305324 0.6326141

我寻找data.table, plyr，reshape2但找不到我想做的事情。所以，我做了旧的循环方式。

mat<-matrix(NA, nrow=3, ncol=4)


for (i in 1:3){
  mat[i,1]<-i
  for (j in 1:3){
    val=dt[a==i & d==j,3]
    mat[i,j+1]<-val

  }

}



mat
     [,1]      [,2]       [,3]       [,4]
[1,]    1 0.3819762  1.2697016 -1.5461235
[2,]    2 0.3896063 -1.9844689  1.0829027
[3,]    3 2.4356972  0.3473766 -0.1305324

...而且大数据需要很长时间。

有更好的选择吗？？

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3 回答 3

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这是一个data.table选项：

library(data.table)
dt = data.table(dt)

dt[, as.list(b), by = a]
于 2013-05-29T16:35:28.533 回答
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这也可以在基础 R 中完成：

reshape(dt,timevar="d",idvar="a",drop="c",direction="wide")

对于您的数据，这给出了...

  a       b.1        b.2        b.3
1 1 0.3819762  1.2697016 -1.5461235
2 2 0.3896063 -1.9844689  1.0829027
3 3 2.4356972  0.3473766 -0.1305324

请set.seed在绘制模拟数据之前使用，这样更容易重现。

我不知道这个解决方案会很快。此外，要在将来使用它，您必须习惯这些令人困惑的参数名称（“timevar”、“idvar”等），这些名称可能无法描述您大部分时间实际在做什么......

于 2013-05-29T16:51:38.307 回答
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使用重塑2

> library(reshape2)
> dcast(dt, a ~ d, value.var = "b")
  a         1          2          3
1 1 0.3819762  1.2697016 -1.5461235
2 2 0.3896063 -1.9844689  1.0829027
3 3 2.4356972  0.3473766 -0.1305324
于 2013-05-29T16:56:09.817 回答