使用多个解释变量从长到宽重塑数据答案

【问题标题】：Reshape data from long to wide with multiple explained variables使用多个解释变量从长到宽重塑数据
【发布时间】：2015-08-24 10:13:38
【问题描述】：

我正在尝试使用 R 转换我的数据框格式。我想要唯一的公司名称，因为它对每个公司都有多个观察结果。我的数据看起来像

company name    Values  Year
    A              1    2010
    A              2    2011
    B              4    2010
    B              6    2012
    C              8    2011

我想要下面的格式

 company name   first_value First_year  second_values second_year
     A              1          2010          2           2011
     B              4          2010          6           2012  
     C              8          2011          NA           NA

我已经尝试过这段代码，但它没有给出我期望的结果

library(plyr)
extract.hashtags <- function(x) {
x <- subset(x,select=c(-Company.Name))
mat <- as.matrix(x)
dim(mat) <- c(1,length(mat))
as.data.frame(mat)
}

df1 = ddply(data, .(Company.Name), extract.hashtags )

【问题讨论】：

标签： r reshape

【解决方案1】：

添加“时间”变量后，您可以在基础 R 中使用reshape，这可以使用我的“splitstackshape”包中的getanID 来完成：

reshape(getanID(mydf, "companyname"), idvar = "companyname", 
          timevar = ".id", direction = "wide")
#    companyname Values.1 Year.1 Values.2 Year.2
# 1:           A        1   2010        2   2011
# 2:           B        4   2010        6   2012
# 3:           C        8   2011       NA     NA

【讨论】：

【解决方案2】：

使用devel version of data.table (v 1.9.5+) 的类似解决方案

library(data.table) ## v 1.9.5+
dcast(setDT(df)[, indx := 1:.N, by = company_name], 
      company_name ~ indx, value.var = c("Values", "Year"))

# c   ompany_name Values_1 Values_2 Year_1 Year_2
# 1:            A        1        2   2010   2011
# 2:            B        4        6   2010   2012
# 3:            C        8       NA   2011     NA

这个想法是为每个组添加一个计数器，然后根据该计数器从长到宽重塑，同时指定两个变量作为解释变量（目前仅在开发版本中可用）。

【讨论】：