使用 dplyr 重塑 df 使用具有多个变量的收集/传播答案

【问题标题】：Reshaping df with dplyr using gather / spread with multiple variables使用 dplyr 重塑 df 使用具有多个变量的收集/传播
【发布时间】：2019-03-14 05:58:23
【问题描述】：

我正在尝试使用 dplyr 收集和传播函数重塑我的数据集，以从该数据形状中移动：

library(tidyverse)
# test data set
df = tibble(factor = c("a","a","b","b"),
           factor2 = c("d1","d2","d1","d2"),
           value1 = round(rnorm(4),1)*10,
           value2 = round(runif(4),2)*100)

看起来像这样：

# A tibble: 4 x 4
  factor factor2 value1 value2
  <chr>  <chr>    <dbl>  <dbl>
1 a      d1           4     97
2 a      d2         -21     10
4 b      d1          -2     65
5 b      d2         -14     93

到看起来像这样的东西：

factor    d1val1   d1val2  d2val1  d2val2
a          4        97      -21     10
b         -2        65      -14     93

理想情况下，我想通过 dplyr spread/gather 来实现这一点。

【问题讨论】：

相关Convert data from long format to wide format with multiple measure columns
如果您使用随机数生成样本数据，例如调用rnorm()，请提前调用set.seed(1)，以确保数据集可以重现。谢谢。

标签： r reshape

【解决方案1】：

为了完整起见，dcast() 的 data.table 实现能够同时重塑多个变量：

library(data.table)
dcast(setDT(df), factor ~ factor2, value.var = c("value1", "value2"))

   factor value1_d1 value1_d2 value2_d1 value2_d2
1:      a         4       -21        97        10
2:      b        -2       -14        65        93

【讨论】：

【解决方案2】：

一个选项是将 gather 'value' 列转换为 'long' 格式，然后 unite 'factor2' 和 'key' 列创建单个列，然后 spread 将它返回到 'wide ' 格式

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
  gather(key, val, value1:value2) %>% 
  unite(dcols, factor2, key, sep = "") %>%
  spread(dcols, val)

由于列类型相同，使用gather和spread可以这样做

【讨论】：

【解决方案3】：

另一个tidyverse 可能是：

df %>% 
 gather(var, val, -c(factor, factor2)) %>%
 mutate(var = paste0(factor2, var)) %>%
 select(-factor2) %>%
 spread(var, val) 

  factor d1value1 d1value2 d2value1 d2value2
  <chr>     <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
1 a            -4       85       -4       65
2 b             4       39       -1       20

它首先将数据从宽格式转换为长格式，不包括变量“factor”和“factor2”。其次，它将“factor2”中的值和变量名称组合在一起。最后，它会删除冗余变量并将数据返回到所需的格式。

【讨论】：