R中是否有任何方法可以将列转换为保留列名的行?
示例输入:
A B
1 1
2 3
3 4
44 5
输出
Group Number
A 1
A 2
A 3
A 44
B 1
B 3
B 4
B 5
无需使用reshape2
,您可以使用stack
base-R 中的功能:
以your.data
你为例:
res <- stack(your.data)
colnames(res) = c("Number", "Group")
给你
> res
Number Group
1 1 A
2 2 A
3 3 A
4 44 A
5 1 B
6 3 B
7 4 B
8 5 B
另请参见此处。
基于更大数据的melt
基准测试:reshape2
stack
require(reshape2)
set.seed(45)
DF <- data.frame(matrix(sample(20, 1e6, TRUE), ncol=100))
require(microbenchmark)
microbenchmark(stack(DF), melt(DF), times=100)
Unit: milliseconds
expr min lq median uq max neval
stack(DF) 157.7084 187.1993 241.8206 251.7132 334.5488 100
melt(DF) 174.6079 253.1088 261.6234 273.3971 443.9953 100
似乎stack
更快,但有 20 毫秒的差距......
我用reshape2
.
> x <- data.frame(A = 1:5, B = 55:51)
> library(reshape2)
> melt(x)
Using as id variables
variable value
1 A 1
2 A 2
3 A 3
4 A 4
5 A 5
6 B 55
7 B 54
8 B 53
9 B 52
10 B 51
看到基准很有趣。melt
默认情况下打印一条消息,我们可以在调用函数时更明确地关闭它。
> microbenchmark(stack(DF), melt(DF), times=100)
Unit: milliseconds
expr min lq median uq max neval
stack(DF) 122.3086 133.8435 139.6990 180.5338 250.9316 100
melt(DF) 140.0183 198.2025 227.8125 245.3444 367.1552 100
melt
我发现差异很小,关闭打印时它会变小。看起来我在模拟中关闭详细模式的预感可能有所帮助。
> microbenchmark(stack(DF), melt(DF, measure.vars = names(DF)[grepl("X", names(DF))]), times=100)
Unit: milliseconds
expr min lq median uq max neval
stack(DF) 94.33681 124.9958 132.1747 144.7323 287.7438 100
melt(DF, measure.vars = names(DF)[grepl("X", names(DF))]) 99.44282 141.0594 150.2625 178.8081 249.0888 100