R - 用於創建包含來自另一個data.frame的操縱數據的data.frame的函數

Question

嗨，我是R的新手並且有一個問題。 我有一個data.frame（df），包含了1960年至2012年約100個不同國家的約30種不同類型的統計數據。 以下是它的外觀示例：

     Country      Statistic.Type     1960      1961      1962      1963 ...  2012 
__________________________________________________________________________________
1    Albania      Death Rate          10        21        13        24        25  
2    Albania      Birth Rate          7         15        6         10        9  
3    Albania      Life Expectancy     8         12        10        7         20  
4    Albania      Population          10        30        27        18        13
5    Brazil       Death Rate          14        20        22        13        18
6    Brazil       Birth Rate          ...  
7    Brazil       Life Expectancy     ...  
8    Brazil       Population          ...  
9    Cambodia     Death Rate          ...  
10   Cambodia     Birth Rate          ...                  etc...

請注意，總共有55列，53年列中每列的值都是出於此問題的目的。

我需要幫助編寫一個函數，該函數將國家和統計類型作為輸入，並返回一個新的data.frame，其中包含2列，顯示給定國家/地區和統計類型的每年的年份和值。 例如，如果我在函數中輸入country = Brazil和statistic.type = Death Rate，則新的data.frame應如下所示：

     Year    Value 
_____________________
1    1960     14
2    1961     20
3    1962     22
...
51   2012     18

我不知道如何做到這一點，如果有人可以給我任何想法/代碼/包安裝，那將是非常有幫助的。

非常感謝！

Answer 1

如果df是你的data.frame，你只需要：

f <- function(country, statistic.type, data=df)
{
 values <- data[data$Country==country & data$Statistic.Type==statistic.type,-(1:2)]

 cbind(Year=names(df)[-(1:2)], Value=values)
}

用它作為

f(country="Brazil", statistic.type="Death Rate")

Answer 2

您可能必須對總數據集執行一些拆分操作才能擁有國家/地區的數據集。 https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2008-February/155328.html

然后對每個數據子集使用融合函數。 在您的情況下，改編自http://www.statmethods.net/management/reshape.html ，其中mydata是已經拆分的數據：

    % example of melt function 
    library(reshape)
    mdata <- melt(mydata, id=c("Year"))

這就對了。

Answer 3

您可以將subset與stack組合在一起，可能還有一個gsub ，只留下您的年份列中的數字：

df <- expand.grid(
  "country" = c("A", "B"),
  "statistic" =  c("c", "d", "e", "f"),
  stringsAsFactors = FALSE)

df$year1980 <- rnorm(8)
df$year1990 <- rnorm(8)
df$year2000 <- rnorm(8)


getYears <- function(input, cntry, stat) {
  x <- subset(input, country == cntry & stat == statistic,
    select = -c(country, statistic))
  x <- stack(x)[,c("ind", "values")]
  x$ind <- gsub("\\D", "", x$ind)
  x
}


getYears(df, "A", "c")

   ind     values
1 1980  1.1421309
2 1990  1.0777974
3 2000 -0.2010913