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我有一个从 ArcGIS 10.1 导出的 .dbf 文件，我需要重新组织它。数据示例如下：

       V1               V2
40.000000000000000 41.000000000000000

40.000000000000000 42.000000000000000

41.000000000000000 40.000000000000000

41.000000000000000 42.000000000000000

41.000000000000000 43.000000000000000

42.000000000000000 40.000000000000000

42.000000000000000 41.000000000000000

42.000000000000000 43.000000000000000

43.000000000000000 41.000000000000000

43.000000000000000 42.000000000000000

我需要一种格式的数据，其中第一列中的每个唯一值只有一行，第二列中的所有相应值现在都出现在该行中，例如：

  V1                   V2              V3                  V4
40.000000000000000 41.000000000000000 42.000000000000000

41.000000000000000 40.000000000000000 42.000000000000000 43.000000000000000

42.000000000000000 40.000000000000000 41.000000000000000 43.000000000000000

43.000000000000000 41.000000000000000 42.000000000000000

如果有人可以帮助我解决这个问题，我将不胜感激。谢谢！

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3 回答 3

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你也可以这样做dplyr

library(dplyr)
library(tidyr)
  dat%>% 
  group_by(X1) %>%
  mutate(Time=seq_along(X1)) 
  %>%spread(Time,X2)
 #Source: local data frame [4 x 4]

 #X1  1  2  3
#1 40 41 42 NA
#2 41 40 42 43
#3 42 40 41 43
#4 43 41 42 NA
于 2014-06-24T02:57:22.097 回答
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split您可以使用第一列上的函数和lapply用于提取向量的方法拆分数据框：

dat = data.frame(X1=c(40, 40, 41, 41, 41, 42, 42, 42, 43, 43),
                 X2=c(41, 42, 40, 42, 43, 40, 41, 43, 41, 42))
res <- lapply(split(dat, dat[,1]), function(d) c(d[1,1], sort(unique(d[,2]))))
res
# $`40`
# [1] 40 41 42
# 
# $`41`
# [1] 41 40 42 43
# 
# $`42`
# [1] 42 40 41 43
# 
# $`43`
# [1] 43 41 42

大多数人可能更愿意以这种格式保存数据，但您也可以将列表组合成一个矩阵，用NA值右填充向量：

max.len <- max(unlist(lapply(res, length)))
do.call(rbind, lapply(res, function(x) { length(x) <- max.len ; x }))
#    [,1] [,2] [,3] [,4]
# 40   40   41   42   NA
# 41   41   40   42   43
# 42   42   40   41   43
# 43   43   41   42   NA
于 2014-06-24T01:09:35.240 回答
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这本质上是一个reshape问题，但您没有“时间”变量。

您可以轻松地创建一个“时间”变量，如下所示：

dat$time <- with(dat, ave(X1, X1, FUN = seq_along))

从那里，reshape从基础 R 使用...

reshape(dat, direction = "wide", idvar="X1", timevar="time")
#   X1 X2.1 X2.2 X2.3
# 1 40   41   42   NA
# 3 41   40   42   43
# 6 42   40   41   43
# 9 43   41   42   NA

...或dcast来自“reshape2”...

library(reshape2)
dcast(dat, X1 ~ time, value.var="X2")
#   X1  1  2  3
# 1 40 41 42 NA
# 2 41 40 42 43
# 3 42 40 41 43
# 4 43 41 42 NA
于 2014-06-24T02:07:56.337 回答