2

タイトルで意図を説明したかどうかはわかりませんが、本質的には改宗したい

        mean    sd
v1  -32.72  0.565
v2  -50.47  1.543
v3  -30.17  0.9295
v4  -38.56  0.4541
g1  5.649   0.02509
g2  1.672   0.02992
g3  3.139   0.03507
g4  7.169   0.06703
y1  271.1   3.48
y2  123.7   1.81
y3  138.9   2.727
y4  405.5   4.396

に

 v.mean v.sd    g.mean  g.sd    y.mean  y.sd
-32.72  0.565   5.649   0.02509 271.1   3.48
-50.47  1.543   1.672   0.02992 123.7   1.81
-30.17  0.9295  3.139   0.03507 138.9   2.727
-38.56  0.4541  7.169   0.06703 405.5   4.396

forループを使わずにやりたいです。reshapeこれを行う機能があると思います。この構成のデータセットは多数あります。それで、私はいくつかのベクトル化ソリューションが欲しかったのです...また、長さは何でもかまいません。ここで、サンプルデータでは、系列の長さは4です。さらに、列名については気になりません。を使用して達成できることnames(dataframe)=c(...。

4

3 に答える 3

5

確かにという名前の関数がありますreshape。data.frameの名前が「data」であるとすると、次のようにして目的の結果を取得します。

data$group <- substr(rownames(data),1,1)
data$id <- substr(rownames(data),2,2)
result <- reshape(data, v.names=c("mean","sd"), idvar="id", timevar="group", direction="wide")

詳細については、を参照してください。?reshape

于 2013-01-03T22:26:05.933 に答える
1

を使用して、巧妙に溶けたデータreshap2を適用します。acast

dat <- read.table(text ='v1  -32.72  0.565
v2  -50.47  1.543
v3  -30.17  0.9295
v4  -38.56  0.4541
g1  5.649   0.02509
g2  1.672   0.02992
g3  3.139   0.03507
g4  7.169   0.06703
y1  271.1   3.48
y2  123.7   1.81
y3  138.9   2.727
y4  405.5   4.396')
colnames(dat) <- c('var','mean','sd')

まず、データを溶かします。

dat.m <- melt(dat)
Using var as id variables
   var variable     value
1   v1     mean -32.72000
2   v2     mean -50.47000
3   v3     mean -30.17000
4   v4     mean -38.56000
5   g1     mean   5.64900

次に、var列を分割して、将来の列でvarの文字だけを使用する必要があります。通常は使用します ColSplitが、ここでは目に見えるパターンがないため、手作業で列を作成して適用しますacast

dat.m$vv <- substr(dat.m$var,1,1)
dat.m$key <- substr(dat.m$var,2,2)
acast(dat.m[,-1],id ~variable+vv)
  mean_g mean_v mean_y    sd_g   sd_v  sd_y
1  5.649 -32.72  271.1 0.02509 0.5650 3.480
2  1.672 -50.47  123.7 0.02992 1.5430 1.810
3  3.139 -30.17  138.9 0.03507 0.9295 2.727
4  7.169 -38.56  405.5 0.06703 0.4541 4.396
于 2013-01-03T22:45:33.923 に答える
1

これは@Theodoreの答えと非常によく似たアプローチです。データセットが「dat」と呼ばれると仮定します。

reshape(cbind(dat, do.call(rbind, strsplit(rownames(dat), ""))), 
        idvar="2", timevar="1", direction = "wide")
#    2 mean.v   sd.v mean.g    sd.g mean.y  sd.y
# v1 1 -32.72 0.5650  5.649 0.02509  271.1 3.480
# v2 2 -50.47 1.5430  1.672 0.02992  123.7 1.810
# v3 3 -30.17 0.9295  3.139 0.03507  138.9 2.727
# v4 4 -38.56 0.4541  7.169 0.06703  405.5 4.396

上記の場合：

  • do.call(rbind, strsplit(rownames(dat), ""))最初の列が文字「v」、「g」、「y」で、2番目の列が1から4の数字である2列の行列を作成します。この手順は、2文字にのみ適用されるため、同様の問題を単純化しすぎますrownames。より複雑なシナリオでは、正規表現に頼らなければならない可能性があります。
  • cbind(...)この新しいマトリックスを元のマトリックスと統合しますdata.frame; 新しい列名は単に「1」と「2」です。
  • 「time」変数は、文字「v」、「g」、および「y」（「2」という名前の列）を含む新しい列です。「id」変数は、1から4までの数字を含む新しい列（「1」という名前の列）です。その情報をreshape()データに使用します。

reshape()その段階にデータを取得した後で関数を使用する代わりに、次を使用することもできaggregate()ます。

aggregate(cbind(mean, sd) ~ `2`, 
          data = cbind(dat, do.call(rbind, strsplit(rownames(dat), ""))), 
          FUN = I)
  2  mean.1  mean.2  mean.3    sd.1    sd.2    sd.3
1 1 -32.720   5.649 271.100 0.56500 0.02509 3.48000
2 2 -50.470   1.672 123.700 1.54300 0.02992 1.81000
3 3 -30.170   3.139 138.900 0.92950 0.03507 2.72700
4 4 -38.560   7.169 405.500 0.45410 0.06703 4.39600
于 2013-01-06T17:15:37.137 に答える