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我经常使用来自 R 中的 SQL 数据库的数据。通常我在 SQL 中做很多杂耍，但plyr最近使用越来越多，我想知道在 R 中从关系数据表中跨越矩阵是否更容易。这是一个例子。

我有一张像

id   question answer
 1        6      10
 1        4       1
 1        5     2003
 3        6       2

 #reproduce it with dput output:
 structure(list(result = c(1, 1, 1, 3), question = c(6, 4, 5, 
 6), answer = c("10", "1", "2003", "2")), .Names = c("id", 
 "question", "answer"), row.names = c("1", "2", "3", "4"), class = "data.frame")

我想安排为非规范化矩阵：

id question.6 question.4 question.5
1       10        1          2003
3        2

等等..我在 SQL 中使用CASE WHEN语法修复了这个问题，但无法在 R 中做到这一点，例如：

  Select min((case when (question_id` = 6)
  then answer end)) AS `question.6`
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dcast在reshape2将做这项工作：

> z
  id question answer
1  1        6     10
2  1        4      1
3  1        5   2003
4  3        6      2
> dcast(z, id ~ question, value_var = "answer")
  id    4    5  6
1  1    1 2003 10
2  3 <NA> <NA>  2
于 2011-09-30T15:07:07.410 回答
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试试这个：

> tapply(DF[,3], DF[,-3], identity)
   question
id   4    5  6
  1  1 2003 10
  3 NA   NA  2
于 2011-09-30T17:24:19.880 回答