从 tibble 到 R 中的 txt 或 excel 文件

Question

大家好：我正在使用 tibbles 来总结我的数据，现在我遇到了一个问题。 我需要将我拥有的数据以 excel 或 csv 文件格式发送给合作伙伴。 问题是它要求 csv（或 excel）文件处于特定的排列（没有整洁的数据）所以我想知道你是否可以帮助我，至少，将我的 tibble 放入一个 csv 文件中在excel本身中很容易编辑它的方式。

tibble 看起来像这样：

# A tibble: 1,024 x 4
# Groups:   Treatment [16]
   Treatment    Pressure  mean   std
   <chr>           <dbl> <dbl> <dbl>
 1 "I Control "    0.     97.2  1.03
 2 "I Control "    0.689  94.1  1.35
 3 "I Control "    1.38   90.9  2.01
 4 "I Control "    2.07   89.5  2.20
 5 "I Control "    2.76   88.8  2.45
 6 "I Control "    3.45   87.6  2.88
 7 "I Control "    4.14   86.9  3.22
 8 "I Control "    4.83   83.9  5.53
 9 "I Control "    5.52   83.1  5.55
10 "I Control "    6.21   81.9  6.24

我有 16 个不同的变量“治疗”值。 我想要一个如下所示的 csv 文件：

从图中可以看出，变量“Treatment”中的每个值都有 2 行，其中一行包含变量“mean”的值，另一行包含变量“std”的值。 在 csv 表中，每列将代表变量“压力”中的每个不同值。

有什么想法或建议吗？ 提前感谢您的时间。

Answer 1

这只是将您的数据从宽格式转换为长格式，然后再转换为所需的宽格式的问题。 有几种可能的解决方案，在这种情况下，我使用了 tidyr 包中的gather和spread 。

df<-structure(list(Treatment = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
        1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "I Control ", class = "factor"), Pressure = c(0, 
        0.689, 1.38, 2.07, 2.76, 3.45, 4.14, 4.83, 5.52, 6.21), mean = c(97.2, 
        94.1, 90.9, 89.5, 88.8, 87.6, 86.9, 83.9, 83.1, 81.9), std = c(1.03, 
        1.35, 2.01, 2.2, 2.45, 2.88, 3.22, 5.53, 5.55, 6.24)), .Names = c("Treatment", 
        "Pressure", "mean", "std"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L))


library(tidyr)
long<-gather(df, variable, value, 3:4)
answer<-spread(long, Pressure, value)

write.csv(answer, "Answer.csv")

当然，如果压力因治疗而异，最终的数据框将非常混乱。

Answer 2

你的数据不容易复制，也没有充分代表治疗的可变性，所以我做了一些随机数据：

set.seed(2)
dat <- data_frame(
  Treatment = rep(letters[1:2], each=4),
  Pressure = sample(100, size=8),
  mean = sample(100, size=8),
  std = sample(100, size=8)
)
library(dplyr)
library(tidyr)

这里有一个方法：

dat %>%
  gather(k, v, -Treatment) %>%
  group_by(Treatment, k) %>%
  nest() %>%
  mutate(data = map(data, ~ as.data.frame(t(.$v)))) %>%
  unnest()
# # A tibble: 6 x 6
#   Treatment k           V1    V2    V3    V4
#   <chr>     <chr>    <int> <int> <int> <int>
# 1 a         Pressure    19    70    57    17
# 2 b         Pressure    91    90    13    78
# 3 a         mean        47    55    99    24
# 4 b         mean        74    18    39    80
# 5 a         std         98    23    44     8
# 6 b         std         64    37    79    14

即使您的治疗不平衡，这也很有效：

dat <- dat[-8,]
dat %>%
  gather(k, v, -Treatment) %>%
  group_by(Treatment, k) %>%
  nest() %>%
  mutate(data = map(data, ~ as.data.frame(t(.$v)))) %>%
  unnest()
# # A tibble: 6 x 6
#   Treatment k           V1    V2    V3    V4
#   <chr>     <chr>    <int> <int> <int> <int>
# 1 a         Pressure    19    70    57    17
# 2 b         Pressure    91    90    13    NA
# 3 a         mean        47    55    99    24
# 4 b         mean        74    18    39    NA
# 5 a         std         98    23    44     8
# 6 b         std         64    37    79    NA

从这里开始，只需附加%>% write.csv(path, na="")或%>% readr::write_csv(path, na="") ，这样空单元格就不会填充到 excel 中。