r语言 - 如何将此长格式数据帧转换为宽格式

Question

我在R中使用RStudio进行数据分析。我目前有一个dataframe在long format.我想将其转换为wide format.

dataframe(df1(的摘录如下所示。我已将第一列转换为factor.

提取：

df1 <- read.csv("test1.csv", stringsAsFactors = FALSE, header = TRUE)
df1$Respondent <- factor(df1$Respondent)
df1
      Respondent  Question      CS             Imp     LOS  Type  Hotel
1          1       Q1       Fully Applied     High     12   SML   ABC
2          1       Q2       Optimized         Critical 12   SML   ABC

我想要一个新的dataframe(比如df2(看起来像这样：

Respondent      Q1CS           Q1Imp     Q2CS        Q2Imp     LOS   Type   Hotel
  1          Fully Applied      High    Optimized    Critical   12   SML    ABC

如何在R中执行此操作？

附加说明：我尝试查看tidyr包及其spread()功能，但我很难将其实现到这个特定问题。

Answer 1

这可以通过gather - unite - spread方法来实现

df %>%
    group_by(Respondent) %>%
    gather(k, v, CS, Imp) %>%
    unite(col, Question, k, sep = "") %>%
    spread(col, v)
#  Respondent LOS Type Hotel          Q1CS Q1Imp      Q2CS    Q2Imp
#1          1  12  SML   ABC Fully Applied  High Optimized Critical

---

示例数据

df <- read.table(text =
    "      Respondent  Question      CS             Imp     LOS  Type  Hotel
1          1       Q1       'Fully Applied'     High     12   SML   ABC
2          1       Q2       'Optimized'         Critical 12   SML   ABC", header = T)

Answer 2

在data.table中，这可以在一行中完成。

dcast(DT, Respondent ~ Question, value.var = c("CS", "Imp"), sep = "")[DT, `:=`(LOS = i.LOS, Type = i.Type, Hotel = i.Hotel), on = "Respondent"][]

   Respondent          CSQ1      CSQ2 ImpQ1    ImpQ2 LOS Type Hotel
1:          1 Fully Applied Optimized  High Critical  12  SML   ABC

逐步解释

创建示例数据

DT <- fread("Respondent  Question      CS             Imp     LOS  Type  Hotel
             1  Q1       'Fully Applied'     High     12   SML   ABC
            1   Q2       'Optimized'         Critical 12   SML   ABC", quote = ''')

按问题
将数据表的一部分转换为所需的格式同名可能不是你想要的...您可以随时使用 setnames() .

dcast(DT, Respondent ~ Question, value.var = c("CS", "Imp"), sep = "")
#    Respondent          CSQ1      CSQ2 ImpQ1    ImpQ2
# 1:          1 Fully Applied Optimized  High Critical

然后在原始 DT 上通过引用加入，以获得您需要的其余列......

result.from.dcast[DT, `:=`( LOS = i.LOS, Type = i.Type, Hotel = i.Hotel), on = "Respondent"]