將多行數據轉換爲R中的單行

我有相同的數據集，但886,120行（34 ID，每個ID有22,271行）被轉換爲34行，22,271列。將多行數據轉換爲R中的單行

Raw ID(34) Values(22,271 for each ID) 

1 AND 0.08333 
2 BEL 0.08333 
3 ARR 0.2292 
4 AND 0.3056 
5 AND 0.3056 
6 BEL 0.3333 
7 AKT 0.3421 
8 BEL 0.3667 
9 AKTK 0.3684 
10 ARR 0.4583 
11 ARR 0.4583 
12 AKTK 0.7105 
... 
886120 ARR 0.2152 

=========================================== 
To be convert with the following format: 
=========================================== 
ID  Value1 Value2 Value3 ... Value22,721 

AKTK 0.7105 0.3421 0.3684 
AND 0.3056 0.3056 0.08333 
ARR 0.4583 0.4583 0.2292 
BEL 0.3333 0.3667 0.08333

有人能幫助我嗎？

來源

2015-12-03 Zandi

你是否需要多行的'mean'的'sum'？試試'library（data.table）; setDT（df1）[，N：= paste0（'Value'，1：.N），ID]; dcast（df1，ID〜N，value.var ='Values'，mean）'或改爲'sum' – akrun

這就是所謂的從長整形到寬整形。有幾種方法可用，這肯定是在這方面的一個重複的問題 –

可能重複[重新整形數據從長到寬，與時間在新的廣泛變量名稱]（http://stackoverflow.com/questions/3320515/reshape-數據從長到寬，隨時間變化的新變量名稱） –

如果您的數據框是按照ID排序的，那麼這就行得通了。您添加描述值的羣體應該一起去，結果一列一列，然後這個工程：

df <- data.frame(ID=rep(LETTERS,100), 
       valueID=rep(1:100,each=26), 
       values=rnorm(2600)) 
library(reshape2) 
df2 <- dcast(df,ID~valueID)

因此，也許你可以做

oo <- order(your.df$ID) 
df <- cbind(your.df[oo,],valueID=paste0('value',rep(1:22721,each=34)))

然後做什麼，我在上面做了。 @ akrun的data.table解決方案也可以工作，因爲N和ID一起指定一個唯一的單元格，所以平均值不作任何貢獻。但是在這兩種情況下，你需要先排序。

來源

2015-12-03 16:32:13 atiretoo

將多行數據轉換爲R中的單行

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