根據行名R將數據幀重新排序為列

Question

初學者的問題來了，對不起...我有一個結構如下的數據集：

dat.1<-data.frame(id=c(1,1,1,2,2,2),test=c("test.1","test.2","test.3"),result=c(1,2,1,2,2,1))
dat.1
  id   test result
1  1 test.1      1
2  1 test.2      2
3  1 test.3      1
4  2 test.1      2
5  2 test.2      2
6  2 test.3      1

實際的數據集當前有32個測試，並且ID編號為1000 <，結果始終為二進制-測試數量和ID都會增加。 我想重新排列數據，以便每個測試（即“ test.1”）都有如下所示的列：

dat.3<-data.frame(id=c(1,2),test.1=c(1,2),test.2=c(2,2),test.3=c(1,1))
dat.3
  id test.1 test.2 test.3
1  1      1      2      1
2  2      2      2      1

這樣做的一個小麻煩是，並非每個ID都經過了所有測試，因此任何解決方案都必須應對NA。 只是為了在dat.3中闡明，測試的列內容是dat.1中的結果列。

目前，我已經創建了一個“空”數據框，它可以適應添加的新測試，如下所示：

dat.2<-data.frame(id=c(1,2),test.1=c(NA,NA),test.2=c(NA,NA),test.3=c(NA,NA))
dat.2
  id test.1 test.2 test.3
1  1     NA     NA     NA
2  2     NA     NA     NA

我一直在嘗試ifelse與IF dat.1 $ id == dat.2 $ id＆dat.1 $ test ==“ test.1”的邏輯，然后dat.2 col = test.1，輸入dat .1 $導致dat.3 $ test.1-如果有任何意義！ 出乎意料的是，沒有運氣，感覺好像我錯過了一個非常明顯的步驟/過於復雜的事情，因此，任何幫助將不勝感激-謝謝

編輯：感謝您的評論-重塑已開始有所幫助； 但是，我想我嘗試對上述示例進行簡化。 我在下面放了一個新的示例數據集：

dat.4<-data.frame(id=c(1,1,1,1,1,1,2,2,2),result=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3),
test=c("test.1","test.2","test.3"),result=c(1,2,1,2,2,2,2,2,1))
dat.1
  id result   test result.1
1  1      1 test.1        1
2  1      1 test.2        2
3  1      1 test.3        1
4  1      2 test.1        2
5  1      2 test.2        2
6  1      2 test.3        2
7  2      3 test.1        2
8  2      3 test.2        2
9  2      3 test.3        1

因此，每個ID（實際上是樣本ID）都經過了一項測試，該測試已使它有資格進行進一步的測試-此測試可以有一個或多個結果。 這樣，在上面的示例中，最終的數據結構將如下所示：

dat.3<-data.frame(id=c(1,1,2),result=c(1,2,3),test.1=c(1,2,2),test.2=c(2,2,2),
test.3=c(1,2,1))
dat.3
  id result test.1 test.2 test.3
1  1      1      1      2      1
2  1      2      2      2      2
3  2      3      2      2      1

因此，我真正要尋找的是基於兩個列條件的重塑-這有意義嗎？

Answer 1

多看了一下-答案在R手冊中（不知道我怎么錯過它） 重塑手冊

所以在上面的例子中

dat.2<-reshape(dat.1,idvar=c("id","result"),timevar="test",direction="wide")

dat.2
  id result result.1.test.1 result.1.test.2 result.1.test.3
1  1      1               1               2               1
4  1      2               2               2               2
7  2      3               2               2               1