R重塑功能

我有重塑功能的问题。我现在厌倦它，但它不起作用。我的数据是这样的：R重塑功能

KeyItem Year Value 
    Income  2011  10000 
    Income  2010  29299 
    Depth  2010  29393 
    Market Cap 2010  39393 
    Depth  2011  20000 
    Market Cap 2011  30000

，我需要它看起来像这样我的功能：

KeyItem  2011   2010 
    Income   10000  29299 
    Depth   20000  29393 
    Market Cap  30000  39393

来源

2012-11-06 MarMarko

看到这个答案的各种方式来做到这一点的集合：http://stackoverflow.com/a/9617424/210673 – Aaron

最简单的方法是使用dcast功能在reshape2包。首先，负载数据：

dd = read.table(textConnection("KeyItem Year Value 
Income 2011 10000 
Income 2010 29299 
Depth 2010 29393 
Market 2010 39393 
Depth 2011 20000 
Market 2011 30000"), header=TRUE)

然后加载包：

library(reshape2)

最后，只是dcast功能：

dcast(dd, KeyItem ~ Year)

获得：

R> dcast(dd, KeyItem ~ Year) 
Using Value as value column: use value.var to override. 
    KeyItem 2010 2011 
1 Depth 29393 20000 
2 Income 29299 10000 
3 Market 39393 30000

换一种方式，只需使用该melt功能：

melt(dcast(dd, KeyItem ~ Year))

您可以重新排序通常的方式列：

dd1 = dcast(dd, KeyItem ~ Year) 
dd1[,c("KeyItem", sort(colnames(dd1[, 2:ncol(dd1)]),TRUE))]

来源

2012-11-06 08:55:11 csgillespie

谢谢你，这正是我想要的。现在第一列是我的最后一年或最早的一年。有没有办法以另一种方式做到这一点。所以我的第一个专栏是我最近的一年？ – MarMarko

@MarMarko查看回答 – csgillespie

df <- read.table(text="KeyItem Year Value 
Income  2011  10000 
Income  2010  29299 
Depth  2010  29393 
Market_Cap 2010  39393 
Depth  2011  20000 
Market_Cap 2011  30000",header=TRUE) 

library(reshape2) 
df2 <- dcast(df,KeyItem~Year) 

#  KeyItem 2010 2011 
#1  Depth 29393 20000 
#2  Income 29299 10000 
#3 Market_Cap 39393 30000

来源

2012-11-06 08:55:14 Roland

谢谢你，这正是我想要的。现在第一列是我的最后一年或最早的一年。有没有办法以另一种方式做到这一点。所以我的第一年是我最近的一年？ – MarMarko

快速和肮脏：'df2 < - df2 [，c（1,3,2）]' – seancarmody

它的工作，但有更好的方法吗？ – MarMarko

的 “重塑” 和 “reshape2” 套餐普遍得到所有的爱，但在R中也有选项。假设你data.frame被称为“DF”，这里有两个（半）的基础R选项：

## Using base R reshape() 
reshape(df, direction = "wide", idvar="KeyItem", timevar="Year") 
#  KeyItem Value.2011 Value.2010 
# 1  Income  10000  29299 
# 3  Depth  20000  29393 
# 4 Market_Cap  30000  39393 

## Using xtabs() 
xtabs(Value ~ KeyItem + Year, df) 
#    Year 
# KeyItem  2010 2011 
# Depth  29393 20000 
# Income  29299 10000 
# Market_Cap 39393 30000 

## Here's the "half": Using xtabs(), but as a data.frame 
as.data.frame.matrix(xtabs(Value ~ KeyItem + Year, df)) 
#    2010 2011 
# Depth  29393 20000 
# Income  29299 10000 
# Market_Cap 39393 30000

来源

2012-12-27 18:04:07 A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

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