将 group_by 变量翻转为列，并将列翻转为行 dplyr答案

【问题标题】：Flip group_by variable to columns, and flip columns to rows dplyr将 group_by 变量翻转为列，并将列翻转为行 dplyr
【发布时间】：2020-04-06 21:53:19
【问题描述】：

提前感谢您的回复！我在 Rstudio 工作，试图创建我的客户正在寻找的特定表格格式。具体来说，我想将每个指标显示为一行，并将 group_by 变量（在本例中为应用程序类型）显示为一列。我正在使用 group_by 按应用程序类型整合我的所有数据，并且我正在使用 summarise 函数来创建新变量。

subs <- data.frame(
  App_type = c('A','A','A','B','B','B','C','C','C','C'), 
  Has_error = c(1,1,1,0,0,1,1,0,1,1), 
  Has_critical_error = c(1,0,1,0,0,1,0,0,1,1)
)

我可以按应用程序类型将提交的内容分组在一起，以查看包含错误的提交总数和包含严重错误的总数。这就是我所做的 -

subs %>% 
group_by(App_type) %>% 
summarise(
  total_sub = n(), 
  total_error = sum(Has_error), 
  total_critical_error = sum(Has_critical_error)
)
# A tibble: 3 x 4
  App_type total_sub total_error total_critical_error
  <fct>        <int>       <dbl>                <dbl>
1 A                3           3                    2
2 B                3           1                    1
3 C                4           3                    2

但是，我的客户希望以这种方式查看应用程序总数。


                          A          B           C           TOTAL
1 total_sub               3          3           4           10
2 total_error             3          1           3           7
3 total_critical_error    2          1           2           5

【问题讨论】：

标签： r dplyr format

【解决方案1】：

我们可以在整形为“long”后转为“wide”格式，然后将列名“name”更改为rowname

library(dplyr)
library(tidyr)
library(tibble)
subs %>% 
  group_by(App_type) %>% 
  summarise(
     total_sub = n(), 
     total_error = sum(Has_error), 
     total_critical_error = sum(Has_critical_error))     %>% 
  pivot_longer(cols = -App_type) %>% 
  pivot_wider(names_from = App_type, values_from = value) %>%
  mutate(TOTAL =  A + B + C) %>%
  column_to_rownames("name")
#                      A B C TOTAL
#total_sub            3 3 4    10
#total_error          3 1 3     7
#total_critical_error 2 1 2     5

或者另一个选项是transpose from data.table

library(data.table)
data.table::transpose(setDT(out), make.names = 'App_type',
      keep.names = 'name')[, TOTAL := A + B + C][]

out 是 OP 的汇总输出

out <- subs %>% 
        group_by(App_type) %>% 
        summarise(
          total_sub = n(), 
          total_error = sum(Has_error), 
          total_critical_error = sum(Has_critical_error)
          )

或者base R

addmargins(t(cbind(total_sub = as.integer(table(subs$App_type)),
      rowsum(subs[-1], subs$App_type))), 2)
#                   A B C Sum
#total_sub          3 3 4  10
#Has_error          3 1 3   7
#Has_critical_error 2 1 2   5

【讨论】：

非常感谢！这正是我所需要的。