使用id变量重复的按组重整data.frame

Question

我想重塑/重新排列一个数据集，该数据集存储为具有两列的data.frame：

• id（非唯一，即可以重复几行）->存储为字符
• 值->存储为数值（范围1：3）

样本数据：

id <- as.character(1001:1003)
val_list <- data.frame(sample(1:3, size=12, replace=TRUE))
have <- data.frame(cbind(rep(id, 4), val_list))
colnames(have) <- c("id", "values")
have <- have %>% arrange(id)

这给了我以下输出：

   id   values
1  1001      2
2  1001      2
3  1001      2
4  1001      3
5  1002      2
6  1002      3
7  1002      2
8  1002      2
9  1003      1
10 1003      3
11 1003      1
12 1003      2

我想要的是：

want <- data.frame(cbind(have[1:4, 2], 
                     have[5:8, 2],
                     have[9:12, 2]))
colnames(want) <- id

需求的输出：

    1001 1002 1003
  1    2    2    1
  2    2    3    3
  3    2    2    1
  4    3    2    2

我的原始数据集具有> 1000个变量“ id”和> 50个变量“值”。我想对数据集进行分块/切片，以获得新的data.frame，其中每个“ id”变量将代表一列，列出其“ value”变量内容。

可以通过循环来解决，但是我想拥有矢量化解决方案。如果可能的话，将基R用作“单线”，但也应赞赏其他解决方案。

Answer 1

您可以使用：

have %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(row = row_number()) %>%
  tidyr::pivot_wider(names_from = id, values_from = values) %>%
  select(-row)

或使用data.table

library(data.table)
dcast(setDT(have), rowid(id)~id, value.var = 'values')