使用 dplyr/tidyr 将行转换为 R 数据框中的列答案

【问题标题】：Use dplyr/tidyr to turn rows into columns in R data frame使用 dplyr/tidyr 将行转换为 R 数据框中的列
【发布时间】：2017-10-30 00:01:16
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

year <-c(floor(runif(100,min=2015, max=2017)))
month <- c(floor(runif(100, min=1, max=13)))
inch <- c(floor(runif(100, min=0, max=10)))
mm <- c(floor(runif(100, min=0, max=100)))
df = data.frame(year, month, inch, mm);

year month inch mm
2016    11    0 10
2015     9    3 34
2016     6    3 33
2015     8    0 77

我只关心year、month 和mm 列。

我需要重新排列数据框，使第一列是月份的名称，其余列是mm 的值。

Months  2015  2016
Jan     #    #
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec

所以有两件事需要发生。（1）月份需要变成月份前三个字母的字符串。 (2) 我需要按年份分组，然后将mm 值放在该年份下的一列中。

到目前为止，我有这个代码，但我无法弄清楚：

df %>% 
  select(-inch) %>% 
  group_by(month) %>% 
  summarize(mm = mm) %>% 
  ungroup()

【问题讨论】：

在基础 R 中，它是 xtabs(mm ~ month + year, data=df)

标签： r dataframe dplyr tidyr

【解决方案1】：

要将月份转换为名称，可以参考month.abb；然后你可以按年和月汇总，spread 为宽格式：

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
   group_by(year, month = month.abb[month]) %>% 
   summarise(mm = mean(mm)) %>%    # use mean as an example, could also be sum or other 
                                   # intended aggregation methods
   spread(year, mm) %>% 
   arrange(match(month, month.abb))  # rearrange month in chronological order

# A tibble: 12 x 3
#   month   `2015`   `2016`
#   <chr>    <dbl>    <dbl>
# 1   Jan 65.50000 28.14286
# 2   Feb 54.40000 30.00000
# 3   Mar 23.50000 95.00000
# 4   Apr  7.00000 43.60000
# 5   May 45.33333 44.50000
# 6   Jun 70.33333 63.16667
# 7   Jul 72.83333 52.00000
# 8   Aug 53.66667 66.50000
# 9   Sep 51.00000 64.40000
#10   Oct 74.00000 39.66667
#11   Nov 66.20000 58.71429
#12   Dec 38.25000 51.50000

【讨论】：

太棒了！那么如何将输出保存为 csv？
使用write.csv。上述转换后链%>% write.csv('test.csv')应该可以工作。