将6列数据转换为R中的2列
将6列数据转换为R中的2列
提问于 2018-05-15 01:43:59
在这个数据中，每个人在第4-6栏中给出了每个项目的分数。
> Sample.Score
V1 V2 V3 V4 V5 V6
1 A B C 45 78 39
2 E F G 12 42 93
3 E H B 23 85 35
4 H C F 23 12 64如何将其转换为包含大量可能的项的2列，例如：
> Sample.Score2
V1 V2
1 A 45
2 B 78
3 C 39
4 E 12有重复的项目，但我不想先总结一下。
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-05-15 03:38:21
我们可以对数据集进行子集，转换数据集，然后使用c将其转换为c以创建新数据集的列。
data.frame(V1 = c(t(df[1:3])), V2 = c(t(df[4:6])))
# V1 V2
#1 A 45
#2 B 78
#3 C 39
#4 E 12
#5 F 42
#6 G 93
#7 E 23
#8 H 85
#9 B 35
#10 H 23
#11 C 12
#12 F 64Stack Overflow用户
发布于 2018-05-15 02:09:29
在下面，我只使用了两次lapply。虽然字母按列顺序排列(与示例输出不同)，但这些字母在同一行中具有正确的值。
data.frame(V1 = unlist(lapply(df[, 1:3], cbind)),
V2 = unlist(lapply(df[, 4:6], cbind)))
# V1 V2
# V11 A 45
# V12 E 12
# V13 E 23
# V14 H 23
# V21 B 78
# V22 F 42
# V23 H 85
# V24 C 12
# V31 C 39
# V32 G 93
# V33 B 35
# V34 F 64所用数据
df <- read.table(text="V1 V2 V3 V4 V5 V6
1 A B C 45 78 39
2 E F G 12 42 93
3 E H B 23 85 35
4 H C F 23 12 64", head =TRUE, stringsAsFactors = FALSE)Stack Overflow用户
发布于 2018-05-15 14:55:27
这里有几个选项，它们都有从宽到长数据的不同方式。每次，您需要做两次操作，因为您正在将分数转换为长数据，并将字母转换为长数据。除此之外，您希望如何编写代码是首选的问题。
首先是使用dplyr和tidyr，您可以在其中使用gather并在单个语句中对数据进行管道传输。select允许您将名称更改为V1和V2。
library(tidyverse)
df_long_gather <- df %>%
gather(key = key1, value = letter, V1:V3) %>%
gather(key = key2, value = score, V4:V6) %>%
select(V1 = letter, V2 = score) %>%
arrange(V1)
head(df_long_gather)
#> # A tibble: 6 x 2
#> V1 V2
#> <chr> <int>
#> 1 A 45
#> 2 A 78
#> 3 A 39
#> 4 B 45
#> 5 B 23
#> 6 B 78您还可以从melt中使用reshape2。您可以在两个步骤(第一个版本)中这样做，或者在另一个步骤(第二个版本)中嵌套一个调用。您还可以使用%>%管道在单个语句中使用两个melt。
两个步骤：
library(reshape2)
melted1 <- melt(df, id.vars = c("V1", "V2", "V3"),
measure.vars = c("V4", "V5", "V6"), variable.name = "key1",
value.name = "score")
melted2 <- melt(melted1, measure.vars = c("V1", "V2", "V3"),
variable.name = "key2", value.name = "V1")
df_long_melt <- data.frame(V1 = melted2$V1, V2 = melted2$score)
head(df_long_melt)
#> V1 V2
#> 1 A 45
#> 2 E 12
#> 3 E 23
#> 4 H 23
#> 5 A 78
#> 6 E 42一步：
df_long_melt2 <- melt(
melt(df, measure.vars = c("V1", "V2", "V3"), value.name = "key1"),
measure.vars = c("V4", "V5", "V6"), value.name = "key2")[, c(2, 4)]
names(df_long_melt2) <- c("V1", "V2")
head(df_long_melt2)
#> V1 V2
#> 1 A 45
#> 2 E 12
#> 3 E 23
#> 4 H 23
#> 5 B 45
#> 6 F 12页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50341174
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