重塑数据以将列值拆分成列

Question

df <- data.frame(animal = c("dog", "dog", "cat", "dog", "cat", "cat"),
                 hunger = c(0, 1, 1, 0, 1,1))

我有一个像上面的数据框，有两列，一列包含类别，另一列包含二进制数据。

我希望重塑数据框以将类别（“动物”）列拆分为自己的两列，其中“动物”列的值作为列名，另一列（饥饿）的值作为单元格值，即

期望的输出：

df <- data.frame(dog = c(0, 1, 0),
                 cat = c(1, 1, 1))

Answer 1

更新

如果不同类别之间的长度不均匀，我们可以使用

list2DF(
  lapply(
    . <- unstack(rev(df)),
    `length<-`,
    max(lengths(.))
  )
)

list2DF(
  lapply(
    . <- unstack(df, hunger ~ animal),
    `length<-`,
    max(lengths(.))
  )
)

或

list2DF(
  lapply(
    . <- unstack(rev(df)),
    `length<-`,
    max(lengths(.))
  )
)

我们将获得

  cat dog
1   1   0
2   1   1
3   1   0
4   0  NA

虚拟数据

df <- data.frame(
  animal = c("dog", "dog", "cat", "dog", "cat", "cat", "cat"),
  hunger = c(0, 1, 1, 0, 1, 1, 0)
)

---

我们可以使用

unstack

，例如，

> unstack(rev(df))
  cat dog
1   1   0
2   1   1
3   1   0

或

> unstack(df, hunger ~ animal)
  cat dog
1   1   0
2   1   1
3   1   0

Answer 2

基地R：

df$id <- ave(df$hunger, df$animal, FUN = seq_along)
reshape(df, idvar = "id", timevar = "animal", direction = "wide")[, -1]

  hunger.dog hunger.cat
1          0          1
2          1          1
4          0          1

Answer 3

使用split：

data.frame(split(df$hunger, df$animal))
#   cat dog
# 1   1   0
# 2   1   1
# 3   1   0

Answer 4

您可以通过首先为每个组创建一个 id 来识别重复项并使用

pivot_wider

和

names_from

来使用

values_from

，如下所示：

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
  group_by(animal) %>%
  mutate(id = row_number()) %>%
  pivot_wider(names_from = animal, values_from = hunger) %>%
  select(-id)
#> # A tibble: 3 × 2
#>     dog   cat
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     0     1
#> 2     1     1
#> 3     0     1

^{创建于 2023-03-17 与 reprex v2.0.2}

Answer 5

整洁的框架方式

library(dplyr)
library(tidyr)

df |> 
  pivot_wider(names_from = animal, values_from = hunger, values_fn = list) |> 
  unnest(cols = c("dog", "cat"))

基础R

do.call(cbind.data.frame, tapply(df$hunger, df$animal, `+`))

Answer 6

将

tidyverse/purrr

溶液加入混合物中：

library(tidyverse)

df <- data.frame(animal = c("dog", "dog", "cat", "dog", "cat", "cat"),
                 hunger = c(0, 1, 1, 0, 1,1))

df %>% 
  group_split(animal) %>% 
  map(~tibble(!!quo_name(unique(.x$animal)) := .x$hunger)) %>% 
  list_cbind()
  
#> # A tibble: 3 × 2
#>     cat   dog
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1     0
#> 2     1     1
#> 3     1     0

Answer 7

使用

data.table

library(data.table)
dcast(setDT(df), rowid(animal) ~ animal)[, animal  := NULL][]

-输出

    cat dog
1:   1   0
2:   1   1
3:   1   0