不存在组合时的R重塑功能答案

【问题标题】：R Reshape function when combinations doesn't exist不存在组合时的R重塑功能
【发布时间】：2020-06-24 11:35:47
【问题描述】：

我正在尝试将我的数据从 Long 重塑为 Wide，我的初始数据框如下所示：

    Crop              Partner     DM  SD_DM
   <fct>             <fct>    <dbl>  <dbl>
   1 GR                GR      2.90   0.771 
   2 IK                IK      2.79   0.279 
   3 LU                LU      3.01   0.337 
   4 LU_GR_50_50       GR      2.24   0.477 
   5 LU_GR_50_50       LU      0.706  0.458 
  6 LU_GR_75_25       GR      1.85   0.145 
  7 LU_GR_75_25       LU      1.63   0.236 
  8 OR                OR      4.57   1.27  
  9 OR_GR_50_50       GR      0.413  0.212 
 10 OR_GR_50_50       OR      3.83   1.76  
 11 OR_IK_25_75       IK      0.143  0.0410
 12 OR_IK_25_75       OR      5.55   0.694 
 13 OR_IK_GR_33_33_33 GR      0.300  0.0761
 14 OR_IK_GR_33_33_33 IK      0.0572 0.0496
 15 OR_IK_GR_33_33_33 OR      4.00   0.484

我正在使用以下代码，但它不起作用：

    DMN_Graph <- DMN_Graph %>%
    reshape(idvar= "Partner",timevar = "Crop" ,direction="wide")

我需要最终结果是这样的（这是应该如何的一个小表示）

       Partner    GR_DM  GR_SD_DM    LU_DM  LU_SD_DM LU_GR_50_50_DM LU_GR_50_50_SD_DM 
     1      GR 2.903483 0.7713203       NA        NA      2.2413259         0.4767502       
     2      LU       NA        NA 3.012506 0.3369118      0.7057679         0.4584558       
     3      OR       NA        NA       NA        NA             NA                NA             
     4      IK       NA        NA       NA        NA             NA                NA

但它返回给我的是

    # A tibble: 4 x 3
     Partner `DM.1:9` `SD_DM.1:9`
    <fct>   <fct>    <fct>      
    1 GR      NA       NA         
    2 IK      NA       NA         
    3 LU      NA       NA         
    4 OR      NA       NA

有人可以帮我解决这个问题吗？

【问题讨论】：

标签： r reshape

【解决方案1】：

这个答案使用了tidyr 包，它'替换了reshape2 (2010-2014) 和reshape (2005-2010)'（更多信息可以在here 中找到）。

这是你应该做的：

library(tidyr) # 1.1.0

DMN_Graph_wide <– DMN_Graph %>%
  pivot_wider(names_from = Crop, values_from = c(DM, SD_DM))

# A tibble: 4 x 19
  Partner DM_GR DM_IK DM_LU DM_LU_GR_50_50 DM_LU_GR_75_25 DM_OR DM_OR_GR_50_50
  <chr>   <dbl> <dbl> <dbl>          <dbl>          <dbl> <dbl>          <dbl>
1 GR        2.9 NA    NA             2.24            1.85 NA             0.413
2 IK       NA    2.79 NA            NA              NA    NA            NA    
3 LU       NA   NA     3.01          0.706           1.63 NA            NA    
4 OR       NA   NA    NA            NA              NA     4.57          3.83 
# … with 11 more variables...

行和列的顺序略有不同，但如果我们添加一些“重新排列”功能，我们可以获得您想要的输出：

DMN_Graph_wide %>%
  dplyr::select(Partner, DM_GR, SD_DM_GR, DM_LU, SD_DM_LU, DM_LU_GR_50_50, SD_DM_LU_GR_50_50) %>%
  dplyr::arrange(factor(Partner, levels = c("GR", "LU", "OR", "IK")))

# A tibble: 4 x 7
  Partner DM_GR SD_DM_GR DM_LU SD_DM_LU DM_LU_GR_50_50 SD_DM_LU_GR_50_50
  <chr>   <dbl>    <dbl> <dbl>    <dbl>          <dbl>             <dbl>
1 GR        2.9    0.771 NA      NA              2.24              0.477
2 LU       NA     NA      3.01    0.337          0.706             0.458
3 OR       NA     NA     NA      NA             NA                NA    
4 IK       NA     NA     NA      NA             NA                NA

您可以使用select() 和arrange() - 它们来自dplyr 包。请注意，上面的代码本质上并没有改变您的宽数据格式；它只是排列方式略有不同 - DMN_Graph_wide 就是您所需要的。

我的代码唯一没有做的就是给出你想要的列名（DM_GR 而不是GR_DM）。您可以阅读此here 的可能解决方案。

对于未来，在 SO 上使用dput(DMN_Graph) 提供数据是有帮助的：

> dput(DMN_Graph)
structure(list(Crop = c("GR", "IK", "LU", "LU_GR_50_50", "LU_GR_50_50", 
"LU_GR_75_25", "LU_GR_75_25", "OR", "OR_GR_50_50", "OR_GR_50_50", 
"OR_IK_25_75", "OR_IK_25_75", "OR_IK_GR_33_33_33", "OR_IK_GR_33_33_33", 
"OR_IK_GR_33_33_33"), Partner = c("GR", "IK", "LU", "GR", "LU", 
"GR", "LU", "OR", "GR", "OR", "IK", "OR", "GR", "IK", "OR"), 
    DM = c("2.9000", "2.7900", "3.0100", "2.2400", "0.7060", 
    "1.8500", "1.6300", "4.5700", "0.4130", "3.8300", "0.1430", 
    "5.5500", "0.3000", "0.0572", "4.0000"), SD_DM = c("0.7710", 
    "0.2790", "0.3370", "0.4770", "0.4580", "0.1450", "0.2360", 
    "1.2700", "0.2120", "1.7600", "0.0410", "0.6940", "0.0761", 
    "0.0496", "0.4840")), row.names = c(NA, -15L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

【讨论】：