逐行熔化数据框

Question

如何逐行融合数据框？我在论坛上找到了一个真正的similar question但是如果没有不同的id变量我仍然无法解决我的问题。

这是我的数据集：

V1 V2 V3 V4 V5
51 20 29 12 20
51 22 51 NA NA
51 14 NA NA NA
51 75 NA NA NA

我想把它融化成：

V1 variable value    
51 V2 20
51 V3 29
51 V4 12
51 V5 20
51 V2 22
51 V3 51
51 V2 14
51 V2 75

目前我的方法是逐行融合for循环，然后将它们组合在一起。

library(reshape)

df <- read.table(text = "V1 V2 V3 V4 V5 51 20 29 12 20 51 22 51 NA NA 51 
+14 NA NA NA 51 75 NA NA NA", header = TRUE)

dfall<-NULL
for (i in 1:NROW(df))
{
  dfmelt<-melt(df,id="V1",na.rm=TRUE)
  dfall<-rbind(dfall,dfmelt)
}

只是想知道有没有办法更快地做到这一点？谢谢！

Answer 1

我们复制第一列“V1”和数据集的names（第一列名称除外）以创建预期输出的第一列和第二列，而'value'列是通过转换数据集而不是第一列来创建的。

na.omit(data.frame(V1=df1[1][col(df1[-1])],
             variable = names(df1)[-1][row(df1[-1])],
              value = c(t(df1[-1]))))
#   V1 variable value
#1  51       V2    20
#2  51       V3    29
#3  51       V4    12
#4  51       V5    20
#5  51       V2    22
#6  51       V3    51
#9  51       V2    14
#13 51       V2    75

注意：不使用其他包。

---

或者我们可以使用gather（来自tidyr）将'wide'转换为'long'格式，然后我们创建一个行id列（来自add_rownames的dplyr），然后arrange行。

library(dplyr)
library(tidyr)
add_rownames(df1) %>% 
        gather(variable, value, V2:V5, na.rm=TRUE) %>% 
        arrange(rowname, V1) %>% 
        select(-rowname)
#      V1 variable value
#    (int)    (chr) (int)
#1    51       V2    20
#2    51       V3    29
#3    51       V4    12
#4    51       V5    20
#5    51       V2    22
#6    51       V3    51
#7    51       V2    14
#8    51       V2    75

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或者与data.table

library(data.table)
melt(setDT(df1, keep.rownames=TRUE),
      id.var= c("rn", "V1"), na.rm=TRUE)[
      order(rn, V1)][, rn:= NULL][]

Answer 2

您可以为每行创建一个具有唯一ID的列，以便您可以在融化后对其进行排序。使用dplyr：

library(reshape2)
library(dplyr)
df %>% mutate(id = seq_len(n())) %>% 
    melt(id.var = c('V1','id'), na.rm = T) %>% 
    arrange(V1, id, variable) %>% 
    select(-id)
#   V1 variable value
# 1 51       V2    20
# 2 51       V3    29
# 3 51       V4    12
# 4 51       V5    20
# 5 51       V2    22
# 6 51       V3    51
# 7 51       V2    14
# 8 51       V2    75

...或基地R：

library(reshape2)
df$id <- seq_along(df$V1)
df2 <- melt(df, id.var = c('V1', 'id'), na.rm = TRUE)
df2[order(df2$V1, df2$id, df2$variable),-2]