重塑大数据答案

【问题标题】：reshape of a large data重塑大数据
【发布时间】：2013-07-21 18:13:59
【问题描述】：

我有一个包含 100 个变量和 400,000 个事务的大型数据集。这是一个示例数据：

a <- structure(list(ID = c("A1", "A2", "A3", "A1", "A1", "A2", "A4", "A5", "A2", "A3"), 
Type = c("A", "B", "C", "A", "A", "A", "B", "B", "C", "B"), 
Alc = c("E", "F", "G", "E", "E", "E", "F", "F", "F", "F"), 
Com = c("Y", "N", "Y", "N", "Y", "Y", "Y", "N", "N", "Y")),
.Names = c("ID", "Type", "Alc", "Com"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")
a

   ID Type Alc Com
1  A1    A   E   Y
2  A2    B   F   N
3  A3    C   G   Y
4  A1    A   E   N
5  A1    A   E   Y
6  A2    A   E   Y
7  A4    B   F   Y
8  A5    B   F   N
9  A2    C   F   N
10 A3    B   F   Y

我喜欢这样获取数据集：

ID      Type_A  Type_B  Type_C  Alc_E   Alc_F   Alc_G   Com_Y   Com_N
A1           3      0        0      3       0       0       2       1
A2           1      1        1      1       2       0       1       2
A3           0      1        1      0       1       1       2       0
A4           0      1        0      0       1       0       1       0
A5           0      1        0      0       1       0       0       1

我正在使用“reshape2”包中的“dcast”功能。但是结果不符合我的要求。

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： r reshape

【解决方案1】：

由于您似乎只是针对a$ID 对每一列进行制表，因此您也可以在lapply 中使用table，如下所示：

do.call(cbind, lapply(a[-1], function(x) table(a[[1]], x)))
#    A B C E F G N Y
# A1 3 0 0 3 0 0 1 2
# A2 1 1 1 1 2 0 2 1
# A3 0 1 1 0 1 1 0 2
# A4 0 1 0 0 1 0 0 1
# A5 0 1 0 0 1 0 1 0

名称几乎没有那么漂亮，但很容易自定义您的 lapply 命令来解决这个问题：

do.call(cbind, 
        lapply(names(a[-1]), function(x) {
          temp <- table(a[[1]], a[[x]])
          colnames(temp) <- paste(x, colnames(temp), sep = "_")
          temp
        }))
#    Type_A Type_B Type_C Alc_E Alc_F Alc_G Com_N Com_Y
# A1      3      0      0     3     0     0     1     2
# A2      1      1      1     1     2     0     2     1
# A3      0      1      1     0     1     1     0     2
# A4      0      1      0     0     1     0     0     1
# A5      0      1      0     0     1     0     1     0

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您的 data.frame 是 DF：

require(reshape2)
dcast(melt(DF, id.var=c("ID")), ID ~ variable + value, value.var="value")

Aggregation function missing: defaulting to length
  ID Type_A Type_B Type_C Alc_E Alc_F Alc_G Com_N Com_Y
1 A1      3      0      0     3     0     0     1     2
2 A2      1      1      1     1     2     0     2     1
3 A3      0      1      1     0     1     1     0     2
4 A4      0      1      0     0     1     0     0     1
5 A5      0      1      0     0     1     0     1     0

【讨论】：