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我有一个包含大约 300 万行的数据集和以下结构：

PatientID| Year | PrimaryConditionGroup
---------------------------------------
1        | Y1   | TRAUMA
1        | Y1   | PREGNANCY
2        | Y2   | SEIZURE
3        | Y1   | TRAUMA

作为 R 的新手，我很难找到将数据重塑为下面概述的结构的正确方法：

PatientID| Year | TRAUMA | PREGNANCY | SEIZURE
----------------------------------------------
1        | Y1   | 1      | 1         | 0
2        | Y2   | 0      | 0         | 1
3        | Y1   | 1      | 0         | 1

我的问题是：创建 data.frame 的最快/最优雅的方法是什么，其中 PrimaryConditionGroup 的值成为列，按 PatientID 和 Year 分组（计算出现次数）？

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2 回答 2

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可能有更简洁的方法可以做到这一点，但就速度而言，很难击败data.table基于 - 的解决方案：

df <- read.table(text="PatientID Year  PrimaryConditionGroup
1         Y1    TRAUMA
1         Y1    PREGNANCY
2         Y2    SEIZURE
3         Y1    TRAUMA", header=T)

library(data.table)
dt <- data.table(df, key=c("PatientID", "Year"))

dt[ , list(TRAUMA =    sum(PrimaryConditionGroup=="TRAUMA"),
           PREGNANCY = sum(PrimaryConditionGroup=="PREGNANCY"),
           SEIZURE =   sum(PrimaryConditionGroup=="SEIZURE")),
   by = list(PatientID, Year)]

#      PatientID Year TRAUMA PREGNANCY SEIZURE
# [1,]         1   Y1      1         1       0
# [2,]         2   Y2      0         0       1
# [3,]         3   Y1      1         0       0

编辑： aggregate()提供一个“基本 R”解决方案，它可能更惯用也可能不更惯用。（唯一的复杂性是聚合返回一个矩阵，而不是一个 data.frame；下面的第二行解决了这个问题。）

out <- aggregate(PrimaryConditionGroup ~ PatientID + Year, data=df, FUN=table)
out <- cbind(out[1:2], data.frame(out[3][[1]]))

第二次编辑最后，使用该reshape软件包的简洁解决方案将您带到同一个地方。

library(reshape)
mdf <- melt(df, id=c("PatientID", "Year"))
cast(PatientID + Year ~ value, data=j, fun.aggregate=length)
于 2011-11-15T20:06:03.390 回答
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在 C 中实现了fastmelt和dcastdata.table 特定的方法，在 versions 中>=1.9.0。这是与@Josh 发布的关于 300 万行数据的其他出色答案的比较（不包括 base:::aggregate，因为它需要相当长的时间）。

有关新闻条目的更多信息，请访问此处。

我假设你有 1000 名患者，总共有 5 年。patients您可以相应地调整变量year。

require(data.table) ## >= 1.9.0
require(reshape2)

set.seed(1L)
patients = 1000L
year = 5L
n = 3e6L
condn = c("TRAUMA", "PREGNANCY", "SEIZURE")

# dummy data
DT <- data.table(PatientID = sample(patients, n, TRUE),
                 Year = sample(year, n, TRUE), 
                 PrimaryConditionGroup = sample(condn, n, TRUE))

DT_dcast <- function(DT) {
    dcast.data.table(DT, PatientID ~ Year, fun.aggregate=length)
}

reshape2_dcast <- function(DT) {
    reshape2:::dcast(DT, PatientID ~ Year, fun.aggregate=length)
}

DT_raw <- function(DT) {
    DT[ , list(TRAUMA = sum(PrimaryConditionGroup=="TRAUMA"),
            PREGNANCY = sum(PrimaryConditionGroup=="PREGNANCY"),
              SEIZURE = sum(PrimaryConditionGroup=="SEIZURE")),
    by = list(PatientID, Year)]
}

# system.time(.) timed 3 times
#         Method Time_rep1 Time_rep2 Time_rep3
#       dcast_DT     0.393     0.399     0.396
#    reshape2_DT     3.784     3.457     3.605
#         DT_raw     0.647     0.680     0.657

dcast.data.table比使用普通聚合快 1.6 倍，data.table比reshape2:::dcast.

于 2014-03-13T10:39:15.573 回答