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私は R が初めてで、CSV ファイルから読み取ったデータ フレームをピボットしようとしています。元の CSV には 5,000 個の項目番号が含まれています。私のサンプルでは、​​最初の 5 つを使用しました。ピボットを使用した私の最終結果は、行われた支払いと支払いの種類と同じ回数、各項目番号を表示する必要があります。たとえば、元のテーブルは次のようになります。

ITEM NUMBER P1      P2      P3      P4      PType1  PType2      PType3  PType4
697884      270     255     170     0       CASH    CA      VI  
697885      100     1160    310     580     CASH    AX      VI          CA
697886      1515    1455    1765    970     CASH    AX      VI          CA
697887      0       0       0       0               
697888      1755    3610    1950    0       AX          VI      CA

ピボットを使用して、次のようなテーブルを取得します。

ITEM NUMBER Payment    PaymentType  
697884           270         CASH
697884           255         CA
697884           170         VI

...(次の項目)

現在のデータ フレームには、項目番号が NUM、支払い金額が int、支払いタイプが Factor である 9 つの変数が含まれています。ありがとうございました！

structure(list(ITEM.NUMBER = 697884:697888, Payment1 = c(270L, 
100L, 1515L, 0L, 1755L), Payment2 = c(255L, 1160L, 1455L, 0L, 
3610L), Payment3 = c(170L, 310L, 1765L, 0L, 1950L), Payment4 = c(0L, 
580L, 970L, 0L, 0L), PaymentType1 = structure(c(3L, 3L, 3L, 1L, 
2L), .Label = c("", "AX", "CASH"), class = "factor"), PaymentType2 = structure(c(3L, 
2L, 2L, 1L, 4L), .Label = c("", "AX", "CA", "VI"), class = "factor"), 
    PaymentType3 = structure(c(3L, 3L, 3L, 1L, 2L), .Label = c("", 
    "CA", "VI"), class = "factor"), PaymentType4 = structure(c(1L, 
    2L, 2L, 1L, 1L), .Label = c("", "CA"), class = "factor")), .Names = c("ITEM.NUMBER", 
"Payment1", "Payment2", "Payment3", "Payment4", "PaymentType1", 
"PaymentType2", "PaymentType3", "PaymentType4"), row.names = c(NA, 
-5L), class = "data.frame")
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ベースRから使用できreshapeます。データが「mydf」と呼ばれると仮定します。

reshape(mydf, direction = "long", idvar="ITEM.NUMBER", 
        varying=2:ncol(mydf), sep = "")
#          ITEM.NUMBER time Payment PaymentType
# 697884.1      697884    1     270        CASH
# 697885.1      697885    1     100        CASH
# 697886.1      697886    1    1515        CASH
# 697887.1      697887    1       0            
# 697888.1      697888    1    1755          AX
# 697884.2      697884    2     255          CA
# 697885.2      697885    2    1160          AX
# 697886.2      697886    2    1455          AX
# 697887.2      697887    2       0            
# 697888.2      697888    2    3610          VI
# 697884.3      697884    3     170          VI
# 697885.3      697885    3     310          VI
# 697886.3      697886    3    1765          VI
# 697887.3      697887    3       0            
# 697888.3      697888    3    1950          CA
# 697884.4      697884    4       0            
# 697885.4      697885    4     580          CA
# 697886.4      697886    4     970          CA
# 697887.4      697887    4       0            
# 697888.4      697888    4       0

「ITEM.NUMBER」で注文したい場合は、次を使用できますorder。

out <- reshape(mydf, direction = "long", idvar="ITEM.NUMBER", 
               varying=2:ncol(mydf), sep = "")
out[order(out$ITEM.NUMBER), ]

アップデート

完全を期すためにreshape2、私が思いついたアプローチは次のとおりです。

まず、meltデータ（コメントに示されているとおり）：

mydfL <- melt(mydf, id.vars="ITEM.NUMBER")
head(mydfL)
#   ITEM.NUMBER variable value
# 1      697884 Payment1   270
# 2      697885 Payment1   100
# 3      697886 Payment1  1515
# 4      697887 Payment1     0
# 5      697888 Payment1  1755
# 6      697884 Payment2   255

次に、「変数」列を分割します。これを行うより良い方法があるかもしれませんが、これが私の頭に浮かんだものです。

mydfL <- cbind(mydfL, do.call(rbind, strsplit(
  as.character(mydfL$variable), split = "(?<=[a-zA-Z])(?=[0-9])", perl = T)))
head(mydfL)
#   ITEM.NUMBER variable value       1 2
# 1      697884 Payment1   270 Payment 1
# 2      697885 Payment1   100 Payment 1
# 3      697886 Payment1  1515 Payment 1
# 4      697887 Payment1     0 Payment 1
# 5      697888 Payment1  1755 Payment 1
# 6      697884 Payment2   255 Payment 2

第三に、出力を取得するために使用dcastします。一部の列には「1」と「2」という名前が付けられているため、バッククォート (`) を使用してそれらを引用し、R にそれらを値ではなく列名として認識させる必要があります。

dcast(mydfL, ITEM.NUMBER + `2` ~ `1`, value.var="value")
#    ITEM.NUMBER 2 Payment PaymentType
# 1       697884 1     270        CASH
# 2       697884 2     255          CA
# 3       697884 3     170          VI
# 4       697884 4       0            
# 5       697885 1     100        CASH
# 6       697885 2    1160          AX
# 7       697885 3     310          VI
# 8       697885 4     580          CA
# 9       697886 1    1515        CASH
# 10      697886 2    1455          AX
# 11      697886 3    1765          VI
# 12      697886 4     970          CA
# 13      697887 1       0            
# 14      697887 2       0            
# 15      697887 3       0            
# 16      697887 4       0            
# 17      697888 1    1755          AX
# 18      697888 2    3610          VI
# 19      697888 3    1950          CA
# 20      697888 4       0
于 2014-02-02T05:16:11.697 に答える