"melt"와 반대로 데이터 프레임을 테이블로 재정렬

"melt"와 반대로 데이터 프레임을 테이블로 재정렬

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• 긴 형식에서 넓은 형식으로 데이터를 재구성하는 방법 11 답변

다음과 같은 거대한 데이터 프레임이 있습니다.

SN = c(1:100, 1:100, 1:100, 1:100)  
class = c(rep("A1", 100), rep("B2", 100), rep("C3", 100), rep("D4", 100)) # total 6000 levels 
myvar = rnorm(400)
mydf = data.frame(SN, class, myvar) 

각 레벨이 단일 열이고 myvar가 채워진 테이블에 "용해 해제"하고 싶습니다.

SN          A1            B2          C3         D4       .............and so on for all 6000 

어떻게 이걸 달성 할 수 있을까요? 간단한 질문이라는 건 알지만 알아낼 수 없었습니다.

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> dcast(mydf, SN ~ class)

  SN         A1         B2          C3          D4
1  1  0.1461258  0.8325014  0.33562088 -0.07294576
2  2  0.5964182  0.4593710 -0.23652803 -1.52539568
3  3  2.0247742 -1.1235963  1.79875447 -1.87462227
4  4  0.8184004  1.3486721  0.76076486 -1.18311991
5  5 -0.6577212  0.3666741 -0.06057506  1.38825487
6  6  0.1590443  0.2043661  0.08161778  0.10421797
...

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molten = melt( mydf , id.vars = c( "SN" , "class" ) , measure.vars = "myvar" )
casted = dcast( molten , SN~class )

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기본 R에서는 다음과 같이 할 수 있습니다.

# get it sorted so that all you need to do is make a matrix out of it
mydf <- mydf[order(mydf$class, mydf$SN),]
# save the unique values of SN
SNu <- unique(mydf$SN)
# combine a matrix with SN
mydfw <- data.frame(SNu, matrix(mydf$myvar, nrow = length(SNu)))
# name your columns    
colnames(mydfw) <- c('SN', levels(mydf$class))

또는 집계를 사용하는보다 간결한 표현을 위해

aggregate(myvar~SN, mydf, 'c')
# column names don't come out great
colnames(mydfw) <- c('SN', levels(mydf$class))

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다른 접근 방식 split:

mydfSplit <- split(mydf[,-2], mydf$class, drop=TRUE)

결과는 data.frame구성 요소의 치수가 동일한 경우 쉽게로 변환 할 수있는 목록입니다 (이 예에서는 참).

mydf2 <- do.call(cbind, mydfSplit)

이 솔루션의 문제점은 최종 결과의 이름을 정리해야한다는 것입니다. 그러나보다 일반적인 데이터의 경우 SN각 클래스에 대해 다른 경우 유용 할 수 있습니다 .

참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/7827815/rearrange-dataframe-to-a-table-the-opposite-of-melt