问题标签 [spread]

得到一个带有这样列的 data.frame：

我想将该列扩展到新列（但不是针对我所有的唯一值，因为那样我会得到非常非常多的列），但仅针对包含特定模式的值：“AAA”。

在传播值之后，我想让它们成为二进制，所以理想情况下我的新 data.frame 看起来像这样：

我尝试了dplyr'sspread() 函数。但是我遇到了一个问题，即我将数据分布在很多很多列中（而不仅仅是包含“AAA”模式的列）。

一位用户在 github 中提出了一个问题，https://github.com/tidyverse/tidyr/issues/41，我看到 Hadley 将此识别为错误。但是，没有给出解决方案。当我的数据框上有重复的标识符时，我仍然遇到这个问题

现在，当我使用 dplyr 的展开时，我仍然有一个带有 NA 的稀疏矩阵，因为我碰巧有重复的标识符`在此处输入代码

所以我添加了一个 ID 行

但是对角线数据框不是我想要的。我想要一个spread输出的第一行在第1行读取1,2,3,2。然后列c中的值将落在第2行的正下方。也就是说，我没有用具有 NA 的对角矩阵。我错过了什么吗？我谦虚地问。

我有一个足球队数据集及其 2009-2017 年的输赢结果。目前，赢和输在同一列中，一个接一个，我想为损失创建一个新列。

数据样本如下所示：

我希望最终输出显示：

等等。还有其他几个变量，但每个赛季/团队对的唯一变化是“价值”。

我已经尝试了 spread() 和 mutate() 的几次迭代，但它们通常比我想要的要多得多的列（即 2009.Wins、2009.Losses、2010.Wins、2010.Losses）。

谢谢你的帮助。我希望这篇文章能顺利，这是我第一次发帖。

干杯，杰里米

我想通过将下表中的 Station.ID 列分配（Spread？，Reshape？）到月份列，以便获得诸如 Jan_323、Feb_323、...、Jan_452、Feb_452、.. 等列。 .

我试图让我的数据比现在更广泛。我尝试使用传播，但我想一次传播 4 个变量。一个样本数据集是：

我想让它变宽，以便这两年的所有分数都在 1 行上，如下所示：

“Year2”列并非完全必要，但我想通过某种方式来解读 2017 年和 2018 年之间的情况。

任何帮助或指导将不胜感激！谢谢！

我正在尝试使用 tidyr 扩展函数，但我想传入我自己的特征名称向量以用于关键参数。

例如，默认用法是

我想传入我自己的特征字符串向量作为键，就像这样。

我有一个任意顺序的 n 分数向量，并且想要计算任意两个分数之间的平均绝对差。请注意，虽然我可能没有使用“平均绝对差”的正确术语，但我并不是要求平均/中值绝对偏差（即疯狂），这类似于标准偏差。我想要分数本身的偏差，而不是集中趋势的度量。

首先，我要计算任何两个分数之间的每个绝对差。2个分数的向量，只有一个绝对差；3个分数，有3个绝对差异；4分，有6个绝对差；一般公式是n*(n-1)/2 绝对差。例如，假设我有一个向量：

我可以手动计算每个绝对差异，方法是获取每个分数并从其他分数中减去它，然后获取结果差异的绝对值。例如：

其次，我想取绝对差异的平均值。例如：

有谁知道可以做到这一点的R函数？显然，当向量内的分数n较少时，可以手动创建for循环；但我想将该函数应用于具有 1000 分数的向量。

我正在使用 src_postgres 进行连接，并使用 dplyr::tbl 函数从 redshift 数据库中获取数据。我使用 dplyr 本身对其应用了一些过滤器和顶级功能。现在我的数据如下所示：

我试过传播。由于类类型，它会引发以下错误：

UseMethod（“spread_”）中的错误：没有适用于“spread_”的方法应用于类“c（'tbl_dbi'，'tbl_sql'，'tbl_lazy'，'tbl'）”的对象

由于这是一个非常大的表，我不想使用数据框，因为它需要更长的时间。我能够使用如下：

是否可以在一个语句中写出以上所有内容？

任何帮助以更快的方式转换它都非常感谢。

编辑 添加 tbl 对象的 dput：

我有一个 2 列的 data.frame df，前六行显示在这里，但它有更多的块序列，每个跨越 3 行：

我想把它转换成这种格式：

我考虑过 dcast 和 reshape ，但是当它说ERROR: column time not foundreshape 时我不知道该怎么做，而且我不确定 dcast 是在这里使用的正确功能。这是我尝试过的：

我敢肯定这很简单，但是我缺少一些东西。

给定示例数据，我想要spread这些对的一个子集key-value。在这种情况下，它只是一对。但是，在其他情况下，要成为的子集spread不止一对。

所有键值对的经典传播：

期望的输出，仅传播n=c