如何使用R将行转置为镜像SAS实现的列？

Question

我已经花了很多时间寻找这个问题，却找不到一种似乎并没有使我误解的方法。 我正在尝试在R中复制以下SAS实现 。

现在，我正在尝试找出如何在不聚合的情况下基于多个标识字段对多个值进行转置。

起点示例：

Cat1  Cat2      Cat3    Date        Occ  Dur
A00   Group1    Sub1    2015-05-09  1    30
A00   Group1    Sub1    2015-09-09  2    30
A00   Group1    Sub2    2015-06-23  1    60
B00   Group1    Sub1    2015-07-30  3    30
B00   Group1    Sub2    2015-03-25  1    60
B00   Group1    Sub2    2015-02-14  2    60

我正在寻找以下输出：

Cat1    Cat2    Cat3    Date1       Date2       Occ1    Occ2    Dur1  Dur2
A00     Group1  Sub1    2015-05-09  2015-09-09  1       2         30    30
A00     Group1  Sub2    2015-06-23              1                 60      
B00     Group1  Sub1    2015-07-30              3                 30      
B00     Group1  Sub2    2015-03-25  2015-02-14  1       2         60    60

我意识到不同的环境可能需要不同的方法。 除了直接尝试在SAS中复制逻辑之外，我当然对替代解决方案持开放态度。 我已经尝试过各种尝试，以便在没有任何运气的情况下通过熔炼和铸造来重塑数据。 任何帮助将不胜感激！

Answer 1

这是一个基于data.table的解决方案，它非常接近地模仿了逻辑：

library(data.table)
library(reshape2)

DT <- fread("Cat1    Cat2    Cat3    Date    Occ Dur
            A00 Group1  Sub1    2015-05-09  1   30
            A00 Group1  Sub1    2015-09-09  2   30
            A00 Group1  Sub2    2015-06-23  1   60
            B00 Group1  Sub1    2015-07-30  3   30
            B00 Group1  Sub2    2015-03-25  1   60
            B00 Group1  Sub2    2015-02-14  2   60")


DTw <- dcast(
  melt(DT, id.vars = c("Cat1", "Cat2", "Cat3"))[
    , Idx := 1:.N
    , keyby = .(Cat1,Cat2, Cat3, variable)
    ]
  , Cat1 + Cat2 + Cat3 ~ variable + Idx)

DTw

结果看起来像这样：

  Cat1   Cat2 Cat3     Date_1     Date_2 Occ_1 Occ_2 Dur_1 Dur_2
1  A00 Group1 Sub1 2015-05-09 2015-09-09     1     2    30    30
2  A00 Group1 Sub2 2015-06-23       <NA>     1  <NA>    60  <NA>
3  B00 Group1 Sub1 2015-07-30       <NA>     3  <NA>    30  <NA>
4  B00 Group1 Sub2 2015-03-25 2015-02-14     1     2    60    60

Answer 2

这是dpyr和tidyr解决方案。 可能有一种方法可以更干净地执行此操作，但是它可以工作。 它确实会发出有关id() is deprecated的警告，并且我不确定如何摆脱它

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
   gather(key, value, -c(Cat1:Cat3)) %>%  ## Put in long format
   group_by(Cat1, Cat2, Cat3, key)   %>%  ## Group for numbering (1,2)
   mutate(rn = row_number())         %>%  ## Add row numbers to unite with key column
   unite(new_key, key, rn, sep = '') %>%  ## Make new unique key to be col name
   spread(new_key, value, fill = '') %>%  ## Put in 'wide' format
   select(Cat1, Cat2, Cat3, Date1, Date2, Occ1, Occ2, Dur1, Dur2)  # re-order columns

结果

  Cat1   Cat2 Cat3      Date1      Date2 Occ1 Occ2 Dur1 Dur2
1  A00 Group1 Sub1 2015-05-09 2015-09-09    1    2   30   30
2  A00 Group1 Sub2 2015-06-23               1        60     
3  B00 Group1 Sub1 2015-07-30               3        30     
4  B00 Group1 Sub2 2015-03-25 2015-02-14    1    2   60   60