R使用Reshape2進行重塑（統計數據包功能）設計用於

Question

我正在嘗試完全根據stats包的目的進行重塑。 我有一個包含一系列變量的廣泛數據集，形式為var_name.date 。 不幸的是， data.table.melt處理中等大小的數據集，因此我嘗試使用data.table.melt函數。

我的主要問題是根據變量的長格式變量將變量分組到單獨的值列中。 這是可能的，還是我需要分別做每個然后cbind它們？

這是我所擁有的：

widetable = data.table("id"=1:5,"A.2012-10"=runif(5),"A.2012-11"=runif(5),
                       "B.2012-10"=runif(5),"B.2012-11"=runif(5))


   id  A.2012-10 A.2012-11  B.2012-10 B.2012-11
1:  1 0.82982349 0.2257782 0.46390924 0.4448248
2:  2 0.46136746 0.2184797 0.05640388 0.4772663
3:  3 0.61723234 0.3950625 0.03252784 0.4006974
4:  4 0.19963437 0.7028052 0.06811452 0.3096969
5:  5 0.09575389 0.5510507 0.76059610 0.8630222

這是stats軟件包的reshape以單行真棒模擬了我，完全按照我的要求而不是按比例縮放。

reshape(widetable, idvar="id", varying=colnames(widetable)[2:5],
        sep=".", direction="long")


    id  time          A          B
 1:  1 2012-10 0.82982349 0.46390924
 2:  2 2012-10 0.46136746 0.05640388
 3:  3 2012-10 0.61723234 0.03252784
 4:  4 2012-10 0.19963437 0.06811452
 5:  5 2012-10 0.09575389 0.76059610
 6:  1 2012-11 0.22577823 0.44482478
 7:  2 2012-11 0.21847969 0.47726629
 8:  3 2012-11 0.39506249 0.40069737
 9:  4 2012-11 0.70280519 0.30969695
10:  5 2012-11 0.55105075 0.86302220

Answer 1

這只是reshape()更易於使用的情況之一。

我可以想到的結合使用melt和dcast.data.table的最直接方法如下：

library(data.table)
library(reshape2)

longtable <- melt(widetable, id.vars = "id")
vars <- do.call(rbind, strsplit(as.character(longtable$variable), ".", TRUE))
dcast.data.table(longtable[, c("V1", "V2") := lapply(1:2, function(x) vars[, x])],
                 id + V2 ~ V1, value.var = "value")

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另一種方法是使用merged.stack從我的“splitstackshape”包 ，特別是開發版本。

# library(devtools)
# install_github("splitstackshape", "mrdwab", ref = "devel")
library(splitstackshape)

merged.stack(widetable, id.vars = "id", var.stubs = c("A", "B"), sep = "\\.")
#     id .time_1          A         B
#  1:  1 2012-10 0.26550866 0.2059746
#  2:  1 2012-11 0.89838968 0.4976992
#  3:  2 2012-10 0.37212390 0.1765568
#  4:  2 2012-11 0.94467527 0.7176185
#  5:  3 2012-10 0.57285336 0.6870228
#  6:  3 2012-11 0.66079779 0.9919061
#  7:  4 2012-10 0.90820779 0.3841037
#  8:  4 2012-11 0.62911404 0.3800352
#  9:  5 2012-10 0.20168193 0.7698414
# 10:  5 2012-11 0.06178627 0.7774452

該merged.stack功能從簡單的工作方式不同melt ，因為它開始的“堆積”不同的列組list ，然后將它們合並在一起。 這使函數能夠：

1. 處理每個列組可能具有不同類型（字符，數字等）的列組。
2. 使用“不平衡”列組（一組可能有兩個度量值列，而另一組可能有三個度量值列）。

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該答案基於以下示例數據：

set.seed(1) # Please use `set.seed()` when sharing an example with random numbers
widetable = data.table("id"=1:5,"A.2012-10"=runif(5),"A.2012-11"=runif(5),
                       "B.2012-10"=runif(5),"B.2012-11"=runif(5))

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另請參閱： 一步無法解決/解決哪些重塑問題？