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假设我有以下宽/混乱的数据框：

df1 <- data.frame(ID = c(1, 2), Gender = c("M","F"),
       Q1 = c(1, 5), Q2 = c(2, 6),
       Q3 = c(3, 7), Q4 = c(4, 8))

 ID Gender Q1 Q2 Q3 Q4
 1      M  1  2  3  4
 2      F  5  6  7  8

我怎样才能把它变成这个数据框：

df2 <- data.frame(ID = c(1, 1, 2, 2), Gender = c("M", "M", "F", "F"),
       V1 = c(1, 3, 5, 7), V2 = c(2, 4, 6, 8))

 ID Gender V1 V2
 1      M  1  2
 1      M  3  4
 2      F  5  6
 2      F  7  8

我知道有多个包和函数（例如，tidyr、reshape2、reshape 函数）可以实现这一点。哪种方法最简单，怎么做？非常感谢任何人可以提供的任何帮助。谢谢！

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您可以从iemelt的开发版本中尝试。它可以将多个变量作为一个列表。安装开发版本的说明是data.tablev1.9.5measure.varshere

library(data.table)#v1.9.5+
melt(setDT(df1), measure.vars=list(c(3,5), c(4,6)), 
  value.name=c('V1', 'V2'))[,variable:=NULL][order(ID)]
#   ID Gender V1 V2
#1:  1      M  1  2
#2:  1      M  3  4
#3:  2      F  5  6
#4:  2      F  7  8

或使用reshape来自base R

res <- subset(reshape(df1, idvar=c('ID', 'Gender'), 
       varying=list(c(3,5), c(4,6)), direction='long'), select=-time)
row.names(res) <- NULL

更新

如果我们需要将“df2”转换回“df1”，可以使用dcastfrom 。data.table它可以包含多个value.var列。在继续之前，我们需要N按组（'ID'，'Gender'）创建一个序列列（）dcast

 dcast(setDT(df2)[, N:=1:.N, list(ID, Gender)], ID+Gender~N, 
           value.var=c('V1', 'V2'))
 #   ID Gender 1_V1 2_V1 1_V2 2_V2
 #1:  1      M    1    3    2    4
 #2:  2      F    5    7    6    8

或者我们按组创建一个序列，ave然后使用reshapefrom base R。

  df2 <- transform(df2, N= ave(seq_along(ID), ID, Gender, FUN=seq_along))
 reshape(df2, idvar=c('ID', 'Gender'), timevar='N', direction='wide')
 #   ID Gender V1.1 V2.1 V1.2 V2.2
 #1  1      M    1    2    3    4
 #3  2      F    5    6    7    8

数据

df1 <- data.frame(ID = c(1, 2), Gender = c("M","F"), Q1 = c(1, 5), 
       Q2 = c(2, 6), Q3 = c(3, 7), Q4 = c(4, 8))

df2 <- data.frame(ID = c(1, 1, 2, 2), Gender = c("M", "M", "F", "F"),
   V1 = c(1, 3, 5, 7), V2 = c(2, 4, 6, 8))
于 2015-04-19T18:27:56.617 回答