转换数据帧-R中的重新排序时间戳

Question

我在R中有下表：

S <- c("A","A","A","B","B","B","C","C","C")
TS <- c(1,1,1,2,2,2,3,3,3)
f1 <- c(10,20,30,15,25,35,17,27,37)
p <- c(100,200,300,150,250,350,170,270,370)
df <- data.frame(S, TS, f1, p)

看起来是这样的：

p<1>100250[/tr>

s	TS	f1
A	1	10
A	2	20	200
A	3	30	300
B	1	15	150
B	2	25
B	3	35	350
C	1	17	170
C	2	27	270
C	3	37	370

使用以下方法可以对任意数量的字符串执行此操作：

library(tidyr)
res1 <- df %>% group_by(TS) %>% mutate(colnames = paste0("SA_f",row_number())) %>% select(-p) %>% 
pivot_wider(names_from = colnames, values_from = f1)
res2 <- df %>% group_by(TS) %>% mutate(colnames = paste0("p_",row_number())) %>% select(-f1) %>% 
pivot_wider(names_from = colnames, values_from = p)
result <- merge(res1, res2)
S TS SA_f1 SA_f2 SA_f3 p_1 p_2 p_3
1 A  1    10    20    30 100 200 300
2 B  2    15    25    35 150 250 350
3 C  3    17    27    37 170 270 370

如果您有100多个变量，我会将其包含在for循环中，并迭代执行merge。

library(tidyr)
reslist <- list()
varlist <- c("f1", "p")
for(i in varlist) {
thisres <- res1 <- df %>% group_by(TS) %>% mutate(colnames = paste(i,row_number(), sep="_")) %>% select(S, TS, i, colnames) %>% 
pivot_wider(names_from = colnames, values_from = i)
reslist[[i]] <- thisres
}
res <- reslist[[1]]
for(i in 2:length(reslist)) {
res <- merge(res, reslist[[i]])
}

---

原始简化答案：

您可以使用：

library(dplyr)
df %>% group_by(TS) %>% summarise(SA_f1=f1[1], SB_f1=f1[2],SC_f1=f1[3], pA=p[1], pB=p[2], pC=p[3])
# A tibble: 3 x 7
TS SA_f1 SB_f1 SC_f1    pA    pB    pC
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1    10    20    30   100   200   300
2     2    15    25    35   150   250   350
3     3    17    27    37   170   270   370

我认为，结果的差异来自于原始输入与显示内容的不同。

您的R代码中有一个错误，应该是

TS <- rep(1:3,3)

无论如何，一个非常优雅的解决方案

library(reshape2)
dcast(
melt(df,id.vars=c("S","TS")),
TS~S+variable,
value.var="value",
fun.aggregate=mean
)
TS A_f1 A_p B_f1 B_p C_f1 C_p
1  1   10 100   15 150   17 170
2  2   20 200   25 250   27 270
3  3   30 300   35 350   37 370