從長到寬的形式沒有id.var？

Question

我在長表的一些數據，看起來像這樣：

dat1 = data.frame(
    id = rep(LETTERS[1:2], each=4), 
    value = 1:8 
) 

在表格形式：

id value 
A 1 
A 2 
A 3 
A 4 
B 5 
B 6 
B 7 
B 8 

，我想這是在短期形式是這樣的：

dat1 = data.frame(A = 1:4, B = 5:8) 

以表格形式：

A B 
1 5 
2 6 
3 7 
4 8 

現在我可以通過循環與cbind()和東西來解決這個問題，但我想使用某種類型的重塑/融化函數，因爲這些是我認爲做這種事情的最佳方式。

但是，花費> 30分鐘試圖讓melt()和reshape()工作，閱讀SO上的答案，似乎這些功能需要設置id.var。現在，這種事情顯然是多餘的，所以我怎麼做我想做的事情，而不必訴諸某種循環？

Answer 1

我很確定這已經回答過。無論如何，unstack與平等組大小這種特殊情況下方便：當有作爲和B的不同數量低於

unstack(dat1, form = value ~ id) 
# A B 
# 1 1 5 
# 2 2 6 
# 3 3 7 
# 4 4 8 

Answer 2

解決方案的工作。對於相同的計數，unstack效果很好，代碼較少（Henrik's答案）。

# create more general data (unbalanced 'id') 
each <- c(4,2,3) 
dat1 = data.frame(
    id = unlist(mapply(rep, x = LETTERS[1:length(each)], each = each)), 
    value = 1:sum(each), 
    row.names = 1:sum(each) # to reproduce original row.names 
) 

tab <- table(dat1$id) 
dat1$timevar <- unlist(sapply(tab, seq)) 
library(reshape2) 
dcast(dat1, timevar ~ id)[-1] 

初始數據：

id value 
1 A  1 
2 A  2 
3 A  3 
4 A  4 
5 B  5 
6 B  6 
7 C  7 
8 C  8 
9 C  9 

結果：

A B C 
1 1 5 7 
2 2 6 8 
3 3 NA 9 
4 4 NA NA 

Answer 3

這裏的一個基礎R的方法來考慮。它使用lengths函數，我相信它是在R 3.2中引入的。

x <- split(dat1$value, dat1$id) 
as.data.frame(lapply(x, function(y) `length<-`(y, max(lengths(x))))) 
# A B C 
# 1 1 5 7 
# 2 2 6 8 
# 3 3 NA 9 
# 4 4 NA NA