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我对 R 上的 tidyr::spread() 函数有疑问。

以前我运行了 melt() 函数来删除 NAs 值并缩小我的数据。

它工作得很好......并导致名为“变量”的列，我的“variable.names”，如上所述，以及一个具有相应值的值列。

现在我想返回并将每个变量按一列分组，对应于其分类名称。

我也尝试了 reshape2::dcast() 函数。虽然它给出了一些非常奇怪的东西：

我的数据如下所示：

我需要它看起来像：

我试过使用：

我的实际数据包含 130,000 行（许多基因名称大约 14,000 个唯一），由 9 个物种组成。

当我将此方法应用于我的实际数据时，我得到：

我的数据如下所示：

其中type包含分类信息。我正在尝试将每个类别转换type为自己的列，如果存在 a，则编码为 1 type，如果不存在，则编码为 0；因此，最终结果将如下所示：

我尝试了以下方法：

但是，它不起作用，因为某些类别有多个实例。任何帮助，将不胜感激。谢谢！

将变量传递给函数时，lua 是否有扩展运算符？

例如，我有一个数组a，我想将它传递给另一个函数，比如string.format. 如果我这样做，string.format(a)那么我会得到

我试过local f, e = pcall(string.format, t)没有任何运气。

我想从“nx 1”向量创建一个“nx 8”矩阵

——问题：我为什么要这样做？

-- 答案：为了将它与“8 x 8”马尔可夫链概率转移矩阵相乘，并返回预测状态的“nx 8”矩阵

--解决方案：我已经在下面的尝试 3 中解决了这个问题 - 但想知道是否有更好的方法来解决这个问题（而不是使用两个转置函数）？

R代码

创建一个虚拟的“nx 1”向量：（这里我们使用 n = 2）

预期输出：

尝试1：转换为矩阵：

尝试 1 失败：这并不理想，我想要一个矩阵，每行一个条目，而不是八个。

尝试 2：将上面的 stateSpace 与矩阵进行比较，得到一个由 TRUE/FALSE 组成的矩阵：

尝试 2 失败：期望每一行都有一个 TRUE 和其余的 FALSE

原因：（我认为）矩阵是按列比较的。

进一步研究尝试 2，在逐个元素级别上这是有效的：

进一步研究尝试 2，在逐行级别上这是有效的：

尝试 3：在注意到上述 R 中按列比较的学习之后

尝试 3 成功：创建了这个 stackoverflow 帖子，看看是否有更好的方法来解决这个问题（而不是使用两个转置函数）

其他选项：dcast、reshape、spread；可悲的是也没有工作。

我试过重塑（）：

我试过传播（）：

我正在尝试使用 dplyr 将行集复制到列中。以下是我的数据框。

它以以下格式打印：

我想要的输出如下所示：

• 转换thid成tmid列
• thid_x和中的后缀tmid_x由mid;定义 但是，最大数量mid是不可扩展的（在实际的大型数据集中它从 1 扩展到可能 8）
• thid_x和的相同值tmid_x由hid
• 如果值不存在，则应填充0

这种操作的思路如下图所示。

我目前正在尝试使用spread，但它返回特定的midand thidor对tmid。我需要<NA>s用一个值填充剩余部分，该值保留在按 . 分组的输出中hid。

有什么建议么？

与许多其他人的风格问题，但仍然不同。我经常看到人们要求将一列分成几列，但通常在 df 中，列中的每个名称都有一个度量值。

像这样：

所以我可以像这样使用传播（或 dcast 或类似的：

但是，如果您没有变量的值（这里是权重），而只是想传播鱼的类型怎么办？所以输出是这样的

你是怎样做的？感谢您的任何帮助。非常感谢。

我想使用data.frames 列表获取dplyr::spread多个列。purrr::map想知道如何达到预期的效果吗？

现在我想使用单个命令执行这两个过程purrr::map。想知道如何实现这一点。

我被困在尝试使用多个 ID 和值列从宽格式转换为长格式。我更喜欢 tidyr 解决方案，因为 dcast 默认为长度。

这是我到目前为止所尝试的：

数据：

期望的输出：

真的很抱歉再次问这个问题，因为关于这个问题已经有很多了。但是，没有一个解决方案适用于我的问题。

我的数据如下所示：

我想要spread(rater, rating)

最后它应该是这样的：

问题显然是第一个数据集中的行没有唯一标识符。查看类似问题的答案，似乎没有一个解决方案对我有用。我不能只删除重复的行，并且在使用行号或分组标识符时group_by(id) %>% mutate (grouped_id = row_number())，我不会将两个评估者放在一个列中，而是将一行中的每个评估者都放在另一个评估者的评级中。

我觉得我尝试了所有我能找到的东西，并且非常感谢一些帮助！非常感谢您！