如何在不执行 sum 或 mean 之类的函数的情况下重塑 data.table（长到宽）？答案

【问题标题】：How can I reshape a data.table (long into wide) without doing a function like sum or mean?如何在不执行 sum 或 mean 之类的函数的情况下重塑 data.table（长到宽）？
【发布时间】：2015-02-05 10:30:11
【问题描述】：

如何在不执行sum 或mean 之类的功能的情况下重塑data.table（长到宽）？我在看 dcast/melt/reshape/等。但我没有得到想要的结果。

这是我的数据：

DT <- data.table(id = c("1","1","2","3"), score = c("5", "4", "5", "6"))

原始格式：

> DT
id score
1  5 
1  4 
2  5 
3  6

所需格式：

id score1 score2
1  5      4
2  5      NA
3  6      NA

我现在用：

DT <- DT[, list(list(score)), by=id]

但是第一个单元格的内容是这样的：

c("5", "4")

而且我需要拆分它（我使用包splitstackshape）：

DT <- cSplit(DT, "V1", ",")

这可能不是最有效的方法... 有什么更好的方法？

【问题讨论】：

标签： r data.table reshape reshape2 splitstackshape

【解决方案1】：

您可以使用getanID 为分组变量id 创建一个唯一的.id。然后，尝试使用dcast.data.table（或者简单地使用 1.9.5 及更高版本的dcast），如果需要，使用setnames 更改列名

 library(splitstackshape)
 res <- dcast(getanID(DT, 'id'), id~.id,value.var='score')
 setnames(res, 2:3, paste0('score', 1:2))[]
 #    id score1 score2
 #1:  1      5      4
 #2:  2      5     NA
 #3:  3      6     NA

或者只使用data.table

 dcast(DT[, .id:=paste0('score', 1:.N), by=id],
       id~.id, value.var='score')
 #   id score1 score2
 #1:  1      5      4
 #2:  2      5     NA
 #3:  3      6     NA

或者来自你使用的代码（更少的字符）

cSplit(DT[, toString(score), by=id], 'V1', ',')
#   id V1_1 V1_2
#1:  1    5    4
#2:  2    5   NA
#3:  3    6   NA

【讨论】：

谢谢一百万！我检查了哪个是最快的。 cSplit 使用的字符更少，但花费的时间几乎是所需时间的两倍。
@akrun 从那时起我一直在寻找这个。所以我提到了这个。感谢您提供非常好的答案！
@VeerendraGadekar 实际上，我并没有暗示您从这里获得灵感。我真的忘记了我是这样用的。我只是在取笑你思考过程背后的故事:-)
@akrun 我非常喜欢这种方法！并将其添加为书签。这太酷了！ :)
@VeerendraGadekar 感谢您的慷慨 cmets。这让我很开心！