如何在 R 中重塑我的数据框（转置、选择、删除行）？

Question

这是我有的数据框（ttt）：

 .id     dn     mavg    up      pctB
AA.1    18.8    21.1    23.4    0.8 
AA.2    18.7    21.1    23.5    0.8 
AA.3    18.7    21.2    23.7    0.8 
AAN.1   23.1    24.6    26.1    0.5 
AAN.2   23.1    24.6    26.0    0.4 
AAN.3   23.1    24.5    26.0    0.5 
AAP.1   145.5   179.2   212.9   0.3 
AAP.2   144.2   177.4   210.7   0.3 
AAP.3   143.4   175.6   207.7   0.3 

我想要的形状如下：

    pctB.1  pctB.2  pctB.3
AA  0.8     0.8     0.8 
AAN 0.5     0.4     0.5 
AAP 0.3     0.3     0.3 

我唯一需要的列是 pctB。 我试着写：

ttt <- ttt %>% select(1,5)
ttt <- do.call(cbind, split(ttt, ttt$`.id`))
ttt <- t(ttt)

它给出了我不想要的结果。 我该怎么办？

<error/rlang_error>
`n()` must only be used inside dplyr verbs.
Backtrace:
  1. plyr::mutate(., .id = sub("\\..*", "", .id))
  1. dplyr::group_by(., .id)
  8. plyr::mutate(., col = paste0("pctB.", row_number()))
  9. [ base::eval(...) ] with 1 more call
 12. dplyr::row_number()
 13. dplyr::n()
 14. dplyr:::peek_mask("n()")
 15. dplyr:::context_peek("mask", fun)
 16. context_peek_bare(name) %||% abort(glue("`{fun}` must only be used inside {location}."))

Answer 1

您可以从中删除其他字符，创建一个唯一的 id 列并仅选择感兴趣的列以宽格式获取数据。

library(dplyr)
library(tibble)

ttt %>%
  mutate(.id = sub('\\..*', '', .id)) %>%
  group_by(.id) %>%
  mutate(col = paste0('pctB.', row_number())) %>%
  select(-(dn:up)) %>%
  tidyr::pivot_wider(names_from = col, values_from = pctB)

#  .id   pctB.1 pctB.2 pctB.3
#  <chr>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
#1 AA       0.8    0.8    0.8
#2 AAN      0.5    0.4    0.5
#3 AAP      0.3    0.3    0.3

数据

ttt <- structure(list(.id = c("AA.1", "AA.2", "AA.3", "AAN.1", "AAN.2", 
"AAN.3", "AAP.1", "AAP.2", "AAP.3"), dn = c(18.8, 18.7, 18.7, 
23.1, 23.1, 23.1, 145.5, 144.2, 143.4), mavg = c(21.1, 21.1, 
21.2, 24.6, 24.6, 24.5, 179.2, 177.4, 175.6), up = c(23.4, 23.5, 
23.7, 26.1, 26, 26, 212.9, 210.7, 207.7), pctB = c(0.8, 0.8, 
0.8, 0.5, 0.4, 0.5, 0.3, 0.3, 0.3)),class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L))

Answer 2

将.id拆分为两个单独的列（例如"AA.1" -> "AA", "1" ），然后通过这两列旋转它。

library(tidyverse)

ttt %>%
  mutate(.id.1 = str_split(.id, "\\.") %>% map(~ .[[1]]) %>% unlist,
         .id.2 = str_split(.id, "\\.") %>% map(~ paste0("pctB.", .[[2]])) %>% unlist) %>%
  pivot_wider(id_cols = .id.1,
              names_from = .id.2,
              values_from = pctB) %>%
  column_to_rownames(".id.1")