从长数据 table 到宽数据 table

Question

_a我正在尝试转换数据集。我想要实现的是，如果 Intensitat = 1 - R 创建一个新列 - 强度 1a - 并写入 damage_a 的值。如果 Intensitat = 2 - R 创建另一个新列 - 强度 2a - 并写入 damage_a 的值。最后，如果 Intensitat = 3，则 R 会创建新列 - Intensity 3a - 并写入 damage_a 的值。（它总是写入与强度指示器对应的同一行的 damage_x 的值）。

然后我将运行相同的过程：从一个指标变量创建 3 列 - 每列一个指标值，并且在每列中使用 damage_b.

的值

最后再次相同，但使用 damage_c 的值。

type <- sample(seq(from = 1, to = 5, by = 1), size = 50, replace = TRUE)
type

intensity <- sample(seq(from = 1, to = 3, by = 1), size = 50, replace = TRUE)
intensity

damage_a <- sample(seq(from = 1, to = 50, by = 1), size = 50, replace = TRUE)
damage_b <- sample(seq(from = 1, to = 200, by = 1), size = 50, replace = TRUE)
damage_c <- sample(seq(from = 1, to = 500, by = 1), size = 50, replace = TRUE)

dat <- data.frame(type, intensity, damage_a, damage_b, damage_c)

# want to  evaluate if the difference in mean  between different damages 
  dat1 <- subset(dat, select = c(type, intensity, damage_a))
  dat2 <- subset(dat, select = c(type, intensity, damage_b))
  dat3 <- subset(dat, select = c(type, intensity, damage_c))

这对你来说似乎是一件很容易的事，但我已经坚持了两天了。我尝试过 applyin tidyr 函数、ifelse 命令等，但从未获得我需要的东西。任何 comments/ideas 都非常适用。谢谢。

编辑:

如果 table 有了这个方便的小功能，我设法更改了格式。

df.out <- unstack(dat, damage_a ~ intensity)

现在的问题是我得到的列表长度不同。我如何将这些列表合并到一个数据框中？

Answer 1

查看 tidyr 中的 gather 和 spread 函数，例如

dat <- tidyr::spread(dat, damage, value, -intensity, -type)   
tidyr::spread(dat, damage, value)

Answer 2

我们可以使用 data.table 中的 dcast，它可以包含多个 value.var 列。由于每组有多个观察值，我们可以使用rowid函数通过公式中的'type'和'intensity'创建一个序列变量。这将导致一个新列'type_1'，但它可以稍后分配给NULL

library(data.table)
dcast(setDT(dat), type + rowid(type, intensity) ~ paste0("intensity_", 
  intensity), value.var = c('damage_a', 'damage_b', 'damage_c'))[, type_1 := NULL][]

从长数据 table 到宽数据 table

from long data table to wide data table

if-statement

r

data-manipulation

tidyr