重塑dataframes

Question

假設我有rownames這種凌亂的數據幀

df<-data.frame(A=rnorm(2),B=rnorm(2),C=rnorm(2)) 
rownames(df)<-c('male','female') 
> df     
      A   B   C 
male 0.10138957 1.036535 2.0708251 
female 0.08524181 -1.140275 -0.3800585 

我想進入它以整齊的形式，使得列A，B和C被摺疊成一列，並有一個Gender的附加列。它看起來像這樣

> desired_df 
    where value Gender 
1 A 0.10138957 male 
2 A 0.08524181 female 
3 B 1.03653464 male 
4 B -1.14027549 female 
5 C 2.07082513 male 
6 C -0.38005851 female 

這裏是實現這一目標使用tidyr的一種方式。

desired_df<-gather(df,where,value) 
desired_df['Gender']<-rep(c('male','female'),nrow(df)/2) 

但我不得不以不雅的方式將行名轉換成列。我的問題是 - tidyr或reshape有什麼其他功能會對此有所幫助？或者我可以撥打gather以完成不同的操作，以便在一行中實現此結果？

Answer 1

您可以通過幾種方式獲得您的「desired_df」。這裏有一個以「dplyr」和「tidyr」我們一點更方便地組合的步驟：

library(tidyr) 
library(dplyr) 
df %>% cbind(rn = rownames(df)) %>% gather(where, value, A:C) 

或者，你可以從「reshape2」使用matrix方法melt：

library(reshape2) 
melt(as.matrix(df)) 
#  Var1 Var2  value 
# 1 male A -1.58936590 
# 2 female A -2.11861101 
# 3 male B -0.04883463 
# 4 female B 1.77685001 
# 5 male C 0.22472189 
# 6 female C 1.35717680 

在基礎R，您可以使用stack，只是回收rownames：

cbind(rn = rownames(df), stack(df)) 
#  rn  values ind 
# 1 male -1.58936590 A 
# 2 female -2.11861101 A 
# 3 male -0.04883463 B 
# 4 female 1.77685001 B 
# 5 male 0.22472189 C 
# 6 female 1.35717680 C 

或者有一些輕微的掛羊頭賣狗肉，利用的爲table小號data.frame方法，你可以這樣做：

data.frame(as.table(as.matrix(df))) 
#  Var1 Var2  Freq 
# 1 male A -1.58936590 
# 2 female A -2.11861101 
# 3 male B -0.04883463 
# 4 female B 1.77685001 
# 5 male C 0.22472189 
# 6 female C 1.35717680