從長數據表到寬數據表

_a我正在嘗試轉換數據集。我想實現的是，如果Intensitat = 1 - R創建一個新列 - 強度1a - 並寫入damage_a的值。如果Intensitat = 2 - R會創建另一個新列 - 強度2a - 並寫入damage_a的值。最後，如果Intensitat = 3，則R會執行新列 - 強度3a - 並寫入damage_a的值。（它總是寫入對應於與強度指示符相同的行的damage_x的值）。從長數據表到寬數據表

然後我將運行相同的過程：從指示符變量創建3列 - 指標值的每列和每列中的值使用damage_b。

最後一樣，但使用damage_c的值。

type <- sample(seq(from = 1, to = 5, by = 1), size = 50, replace = TRUE) 
type 

intensity <- sample(seq(from = 1, to = 3, by = 1), size = 50, replace = TRUE) 
intensity 

damage_a <- sample(seq(from = 1, to = 50, by = 1), size = 50, replace = TRUE) 
damage_b <- sample(seq(from = 1, to = 200, by = 1), size = 50, replace = TRUE) 
damage_c <- sample(seq(from = 1, to = 500, by = 1), size = 50, replace = TRUE) 

dat <- data.frame(type, intensity, damage_a, damage_b, damage_c) 

# want to evaluate if the difference in mean between different damages 
    dat1 <- subset(dat, select = c(type, intensity, damage_a)) 
    dat2 <- subset(dat, select = c(type, intensity, damage_b)) 
    dat3 <- subset(dat, select = c(type, intensity, damage_c))

對你來說這看起來像是一件非常容易的事，但我一直堅持了兩天。我已經嘗試過應用於tidyr函數，ifelse命令等，但從未獲得我所需要的東西。任何意見/想法都非常受歡迎。謝謝。

編輯：

我設法改變格式，如果與這個小方便的功能表。

df.out <- unstack(dat, damage_a ~ intensity)

現在的問題是，我得到長度不同的列表。我如何將這些列表組合到ona數據框中？

來源

2017-05-09 Danka

也許'庫（data.table）; dcast（setDT（DAT），型+ ROWID（類型，強度）〜 paste0（「intensity_」，intensity），value.var = c（'damage_a'，'damage_b'，'damage_c'））' – akrun

是的，但爲什麼在你的代碼中有一個'type_f'變量？你能稍微解釋一下這些命令的作用嗎？ – Danka

我發表了評論作爲一些解釋的解決方案 – akrun

我們可以使用dcast從data.table可以採取多種value.var列。由於每組有多個觀測值，我們可以使用rowid函數通過公式中的'type'和'intensity'創建一個序列變量。這將導致一個新的列 'TYPE_1'，但它可被分配給後來NULL

library(data.table) 
dcast(setDT(dat), type + rowid(type, intensity) ~ paste0("intensity_", 
    intensity), value.var = c('damage_a', 'damage_b', 'damage_c'))[, type_1 := NULL][]

來源

2017-05-09 06:03:56 akrun

查看tidyr中的聚集和傳播函數，例如，

dat <- tidyr::spread(dat, damage, value, -intensity, -type) 
tidyr::spread(dat, damage, value)

來源

2017-05-09 04:23:15 mkearney

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