3

私はこれを回す必要があります

id  |  amount |  day
---------------------
 A  |   10    |  0 
 A  |   54    |  8
 A  |   23    |  18
 A  |   43    |  28
 A  |   87    |  51
 B  |   34    |  0
 B  |   76    |  1 
 B  |   12    |  7

これに

id | a1 | a2 | a3 | a4 | a5 | d1 | d2 | d3 | d4 | d5 
--------------------------------------------------------
 A | 10 | 54 | 23 | 43 | 87 | 0  |  8 | 18 | 28 | 51
 B | 34 | 76 | 12 | 0  |  0 | 0  |  1 |  7 | 0  | 0

すなわち。dfの行をidによって不明な数の列に転置/キャストし、長さが等しくないために空の値が存在する場所にゼロを配置します。

私は実験しました

df <- data.frame(id=c('A','A','A','A','A','B','B','B'),    amount=c(10,54,23,43,87,34,76,12), day=c(0,8,18,28,51,0,1,7))
library(reshape2)
x <- dcast(df, id ~ day, mean, value = 'amount')

しかし、それは完全には正しくありません。どうすればいいのですか？

4

2 に答える 2

4

reshape()「時間」変数を導入した後、ベースRを使用します。

df$time <- ave(as.numeric(as.character(df$id)), df$id, FUN = seq_along)
df
#   id amount day time
# 1  A     10   0    1
# 2  A     54   8    2
# 3  A     23  18    3
# 4  A     43  28    4
# 5  A     87  51    5
# 6  B     34   0    1
# 7  B     76   1    2
# 8  B     12   7    3
reshape(df, direction = "wide", idvar="id", timevar="time")
#   id amount.1 day.1 amount.2 day.2 amount.3 day.3 amount.4 day.4 amount.5 day.5
# 1  A       10     0       54     8       23    18       43    28       87    51
# 6  B       34     0       76     1       12     7       NA    NA       NA    NA

オプションの手順：

  1. 列の順序を再編成します。

    df2 <- df2[c("id", 
             grep("amount", names(df2), value=TRUE), 
             grep("day", names(df2), value = TRUE))]

  2. に置き換えNAます0：

    df2[is.na(df2)] <- 0
df2
#   id amount.1 amount.2 amount.3 amount.4 amount.5 day.1 day.2 day.3 day.4 day.5
# 1  A       10       54       23       43       87     0     8    18    28    51
# 6  B       34       76       12        0        0     0     1     7     0     0
于 2013-01-21T14:50:44.277 に答える
3

新しい変数ddを作成する必要があります

df$dd <-unlist(by(df$id,df$id, FUN= function(x)seq(1,length(x))))


id amount day dd
1  A     10   0  1
2  A     54   8  2
3  A     23  18  3
4  A     43  28  4
5  A     87  51  5
6  B     34   0  1
7  B     76   1  2
8  B     12   7  3

mm <- melt(df,id.vars=c('id','dd'),measure.vars=c('amount','day'))
dcast(mm,id~variable+dd,fun.aggregate=mean)
id amount_1 amount_2 amount_3 amount_4 amount_5 day_1 day_2 day_3 day_4 day_5
1  A       10       54       23       43       87     0     8    18    28    51
2  B       34       76       12      NaN      NaN     0     1     7   NaN   NaN

編集 0で素敵な出力を得るために、平均をカスタム関数に置き換えます

dcast(mm,id~variable+dd,fun.aggregate=
                       function(x) ifelse(is.nan(mean(x)),0,mean(x)))
  id amount_1 amount_2 amount_3 amount_4 amount_5 day_1 day_2 day_3 day_4 day_5
1  A       10       54       23       43       87     0     8    18    28    51
2  B       34       76       12        0        0     0     1     7     0     0
于 2013-01-21T14:50:17.747 に答える