R +重塑：data.frame列的方差

Question

我在R中使用重整形来计算data.frame列上的汇总统计信息。 这是我的data.frame：

> df
  a a b b ID
1 1 1 1 1  1
2 2 3 2 3  2
3 3 5 3 5  3

这只是一个测试data.frame的尝试，以尝试了解重塑包。 我融化然后进行投射，以尝试找到a s和b s的均值：

> melt(df, id = "ID") -> df.m
> cast(df.m, ID ~ variable, fun = mean)
  ID a b
1  1 1 1
2  2 2 2
3  3 3 3

哎呀！ 什么？ 希望c(2,3)的平均值为2.5，依此类推。 这是怎么回事？ 这是一件事：

> df.m
   ID variable value
1   1        a     1
2   2        a     2
3   3        a     3
4   1        a     1
5   2        a     2
6   3        a     3
7   1        b     1
8   2        b     2
9   3        b     3
10  1        b     1
11  2        b     2
12  3        b     3

这是怎么回事？ 我的5孩子都去了哪里？ 我在这里有一个非常基本的误解吗？ 如果是这样：那是什么？

Answer 1

这不是有效的数据框，因为列没有唯一的名称。

Answer 2

我在这里更新了答案以解决此问题： R：聚合data.frame的列

显然，如果您的数据框没有唯一的列名，它们将无法正常融合。

编辑：而不是具有aaabb列名，显然您需要具有唯一的列名以melt()正常工作。 至少a.1 a.2 a.3 b.1 b.2 。 使用后melt()您的选择得到合理的水平variable或者是使用gsub()上的水平variable ，以消除歧义值，或使用colsplit()创建两个新列。 对于我刚刚给出的虚拟名称，它看起来像：

levels(df.m$variable) <- gsub("\\..*", "", levels(df.m$variable))
#or
df.m <- cbind(df.m, colsplit(df.m$variable, split = "\\.", names = c("Measure","N")))