【问题标题】：tidyr::spread resulting in multiple rowstidyr::spread 导致多行
【发布时间】：2018-08-06 18:44:43
【问题描述】：

我遇到了与以下类似的问题，但以下链接中提供的解决方案对我不起作用： tidyr spread does not aggregate data

我的 df 结构如下：

    UndesiredIndex  DesiredIndex    DesiredRows Result
1   x1A x1  A   50,32
2   x1B x2  B   7,34
3   x2A x1  A   50,33
4   x2B x2  B   7,35

使用下面的代码：

  dftest <- bd_teste %>%
  select(-UndesiredIndex) %>%
  spread(DesiredIndex, Result)

我期望得到以下结果：

DesiredIndex    A   B
A   50,32   50,33
B   7,34    7,35

虽然，我不断得到以下结果：

    DesiredIndex    x1  x2
1   A   50.32   NA
2   B   7.34    NA
3   A   NA  50.33
4   B   NA  7.35

PS：有时我用 select(-UndesiredIndex) 强制列 UndesiredIndex，但我不断收到以下消息：

添加缺少的分组变量：UndesiredIndex

堆叠这些行可能很容易，但我是 R 新手，一直在努力解决这个问题，但没有成功。提前致谢！

【问题讨论】：

试试aggregate(Result~DesiredRows,dat,paste)。首先确保您的列不是因素而是字符
试试df1 %>% select(-UndesiredIndex) %>% group_by(DesiredIndex) %>% mutate(new =LETTERS[row_number()]) %>% ungroup %>% select(-DesiredRows) %>% spread(DesiredIndex, Result)
@Onyambu 提前感谢您的帮助，但建议的解决方案返回未找到 dat 参数。我应该用我的 df 的名字填写它吗？
@akrun 提前感谢您的帮助，但不幸的是，结果相同。
根据您显示的输入，它给了我预期的输出

标签： r tidyr spread

【解决方案1】：

我们按DesiredIndex分组，创建一个序列列，然后执行spread：

library(tidyverse)

df1 %>% 
    select(-UndesiredIndex) %>% 
    group_by(DesiredIndex) %>% 
    mutate(new = LETTERS[row_number()]) %>% 
    ungroup %>%
    select(-DesiredIndex) %>% 
    spread(new, Result)

# A tibble: 2 x 3
#  DesiredRows A     B    
#  <chr>       <chr> <chr>
#1 A           50,32 50,33
#2 B           7,34  7,35

数据

df1 <- structure(
    list(
        UndesiredIndex = c("x1A", "x1B", "x2A", "x2B"), 
        DesiredIndex = c("x1", "x2", "x1", "x2"), 
        DesiredRows = c("A", "B", "A", "B"), 
        Result = c("50,32", "7,34", "50,33", "7,35")
    ), 
    class = "data.frame", 
    row.names = c("1", "2", "3", "4")
)

【讨论】：

非常感谢@akrun。它在我原来的 df 中不起作用，但在此处输入时确实起作用。

【解决方案2】：

更短，但理论上更迂回。

数据

（感谢@akrun！）

df1 <- structure(
    list(
        UndesiredIndex = c("x1A", "x1B", "x2A", "x2B"), 
        DesiredIndex = c("x1", "x2", "x1", "x2"), 
        DesiredRows = c("A", "B", "A", "B"), 
        Result = c("50,32", "7,34", "50,33", "7,35")
    ), 
    class = "data.frame", 
    row.names = c("1", "2", "3", "4")
)

这是连接行的好方法。

df1 %>% 
  group_by(DesiredRows) %>% 
  summarise(Result = paste(Result, collapse = "|")) %>% #<Concatenate rows
  separate(Result, into = c("A", "B"), sep = "\\|")     #<Separate by '|'

#> # A tibble: 2 x 3
#>   DesiredRows A     B    
#>   <chr>       <chr> <chr>
#> 1 A           50,32 50,33
#> 2 B           7,34  7,35

由reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 8 月 6 日创建。

【讨论】：