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我正在尝试完全按照 stats 包的设计目的进行重塑。我有一个广泛的数据集，其中包含表单中的一系列变量var_name.date。不幸的是，reshape 似乎无法处理中等规模的数据集，所以我正在尝试使用该data.table.melt功能。

我的主要问题是根据变量的长格式变量将变量分组到单独的值列中。这是可能的，还是我需要分别做每一个然后再做cbind？

这是我所拥有的：

widetable = data.table("id"=1:5,"A.2012-10"=runif(5),"A.2012-11"=runif(5),
                       "B.2012-10"=runif(5),"B.2012-11"=runif(5))


   id  A.2012-10 A.2012-11  B.2012-10 B.2012-11
1:  1 0.82982349 0.2257782 0.46390924 0.4448248
2:  2 0.46136746 0.2184797 0.05640388 0.4772663
3:  3 0.61723234 0.3950625 0.03252784 0.4006974
4:  4 0.19963437 0.7028052 0.06811452 0.3096969
5:  5 0.09575389 0.5510507 0.76059610 0.8630222

这里是这个stats包reshape用一条线来嘲笑我，它完全按照我的意愿去做，但没有缩放。

reshape(widetable, idvar="id", varying=colnames(widetable)[2:5],
        sep=".", direction="long")


    id  time          A          B
 1:  1 2012-10 0.82982349 0.46390924
 2:  2 2012-10 0.46136746 0.05640388
 3:  3 2012-10 0.61723234 0.03252784
 4:  4 2012-10 0.19963437 0.06811452
 5:  5 2012-10 0.09575389 0.76059610
 6:  1 2012-11 0.22577823 0.44482478
 7:  2 2012-11 0.21847969 0.47726629
 8:  3 2012-11 0.39506249 0.40069737
 9:  4 2012-11 0.70280519 0.30969695
10:  5 2012-11 0.55105075 0.86302220
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1 回答 1

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这只是reshape()更易于使用的时代之一。

melt我能想到的使用和组合的最直接方法dcast.data.table如下：

library(data.table)
library(reshape2)

longtable <- melt(widetable, id.vars = "id")
vars <- do.call(rbind, strsplit(as.character(longtable$variable), ".", TRUE))
dcast.data.table(longtable[, c("V1", "V2") := lapply(1:2, function(x) vars[, x])],
                 id + V2 ~ V1, value.var = "value")

另一种方法是使用我merged.stack的“splitstackshape”包，特别是开发版本。

# library(devtools)
# install_github("splitstackshape", "mrdwab", ref = "devel")
library(splitstackshape)

merged.stack(widetable, id.vars = "id", var.stubs = c("A", "B"), sep = "\\.")
#     id .time_1          A         B
#  1:  1 2012-10 0.26550866 0.2059746
#  2:  1 2012-11 0.89838968 0.4976992
#  3:  2 2012-10 0.37212390 0.1765568
#  4:  2 2012-11 0.94467527 0.7176185
#  5:  3 2012-10 0.57285336 0.6870228
#  6:  3 2012-11 0.66079779 0.9919061
#  7:  4 2012-10 0.90820779 0.3841037
#  8:  4 2012-11 0.62911404 0.3800352
#  9:  5 2012-10 0.20168193 0.7698414
# 10:  5 2012-11 0.06178627 0.7774452

该merged.stack函数的工作方式与简单函数不同，melt因为它首先在 a 中“堆叠”不同的列组，list然后将它们合并在一起。这允许函数：

  1. 使用列组，其中每个列组可能属于不同类型（字符、数字等）。
  2. 使用“不平衡”列组（其中一个组可能有两个度量列，另一个可能有三个）。

该答案基于以下示例数据：

set.seed(1) # Please use `set.seed()` when sharing an example with random numbers
widetable = data.table("id"=1:5,"A.2012-10"=runif(5),"A.2012-11"=runif(5),
                       "B.2012-10"=runif(5),"B.2012-11"=runif(5))

另请参阅：熔化/铸造无法一步解决哪些重塑问题？

于 2014-07-12T06:47:27.553 回答