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问R使用Reshape2进行重塑(stats包功能)的设计。
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Stack Overflow用户

提问于 2014-07-12 06:02:49

回答 1查看 168关注 0票数 1

我试图做的正是什么重塑从统计软件包是设计的。我有一个广泛的数据集，其中包含了表单var_name.date中的一系列变量。不幸的是，reshape似乎还不能处理中等大小的数据集，所以我尝试使用data.table.melt函数。

我的主要问题是根据变量的长形式变量将变量分组为单独的值列。这是可能的吗?还是我需要分别处理每一个，然后再进行cbind呢？

以下是我所拥有的：

widetable = data.table("id"=1:5,"A.2012-10"=runif(5),"A.2012-11"=runif(5),
                       "B.2012-10"=runif(5),"B.2012-11"=runif(5))


   id  A.2012-10 A.2012-11  B.2012-10 B.2012-11
1:  1 0.82982349 0.2257782 0.46390924 0.4448248
2:  2 0.46136746 0.2184797 0.05640388 0.4772663
3:  3 0.61723234 0.3950625 0.03252784 0.4006974
4:  4 0.19963437 0.7028052 0.06811452 0.3096969
5:  5 0.09575389 0.5510507 0.76059610 0.8630222

下面是stats包的reshape，它用一行惊艳来嘲弄我，做我想做的事情，但没有缩放。

reshape(widetable, idvar="id", varying=colnames(widetable)[2:5],
        sep=".", direction="long")


    id  time          A          B
 1:  1 2012-10 0.82982349 0.46390924
 2:  2 2012-10 0.46136746 0.05640388
 3:  3 2012-10 0.61723234 0.03252784
 4:  4 2012-10 0.19963437 0.06811452
 5:  5 2012-10 0.09575389 0.76059610
 6:  1 2012-11 0.22577823 0.44482478
 7:  2 2012-11 0.21847969 0.47726629
 8:  3 2012-11 0.39506249 0.40069737
 9:  4 2012-11 0.70280519 0.30969695
10:  5 2012-11 0.55105075 0.86302220

data.table

reshape2

melt

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2014-07-12 06:47:27

这只是reshape()更容易使用的时候之一。

我认为，使用melt和dcast.data.table组合的最直接方法如下：

library(data.table)
library(reshape2)

longtable <- melt(widetable, id.vars = "id")
vars <- do.call(rbind, strsplit(as.character(longtable$variable), ".", TRUE))
dcast.data.table(longtable[, c("V1", "V2") := lapply(1:2, function(x) vars[, x])],
                 id + V2 ~ V1, value.var = "value")

另一种选择是使用来自merged.stack的我的“劈叉形状”包，特别是开发版本。

# library(devtools)
# install_github("splitstackshape", "mrdwab", ref = "devel")
library(splitstackshape)

merged.stack(widetable, id.vars = "id", var.stubs = c("A", "B"), sep = "\\.")
#     id .time_1          A         B
#  1:  1 2012-10 0.26550866 0.2059746
#  2:  1 2012-11 0.89838968 0.4976992
#  3:  2 2012-10 0.37212390 0.1765568
#  4:  2 2012-11 0.94467527 0.7176185
#  5:  3 2012-10 0.57285336 0.6870228
#  6:  3 2012-11 0.66079779 0.9919061
#  7:  4 2012-10 0.90820779 0.3841037
#  8:  4 2012-11 0.62911404 0.3800352
#  9:  5 2012-10 0.20168193 0.7698414
# 10:  5 2012-11 0.06178627 0.7774452

merged.stack函数的工作方式与简单的melt不同，因为它首先在list中“堆叠”不同的列组，然后将它们合并在一起。这使该函数能够：

使用列组，其中每个列组可能具有不同的类型(字符、数字等)。
使用“不平衡”列组(其中一个组可能有两个度量值列，另一个组可能有三个)。

此答案基于以下示例数据：

set.seed(1) # Please use `set.seed()` when sharing an example with random numbers
widetable = data.table("id"=1:5,"A.2012-10"=runif(5),"A.2012-11"=runif(5),
                       "B.2012-10"=runif(5),"B.2012-11"=runif(5))

另见：什么重塑问题可以一步就解决不了？

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/24710141

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