私は以前は SAS ユーザーでした。もう SAS を持っていないので、仕事で R を使用する方法を学ぶ必要があります。データセットには次の列があります。
market date sitename impression clicks
私はそれを次のように転置したい:
market date sitename-impression sitename-clicks
私はSASで私がやっていたと思います：
Proc Transpose
by market date;
id sitename;
var impression clicks;
run;
私はRに関する本を持っていて、たくさんグーグルで検索しましたが、うまくいく解決策を見つけることができませんでした...
誰かが助けてくれれば本当に感謝します。
前もって感謝します！！！
まず、stackoverflow へようこそ。新しいユーザーがいてうれしいです。質問をするときは、使用しているコードと、元のように見える再現可能なデータ セットを提供することをお勧めします。これは、最小限の再現可能な例と呼ばれます。ここにデータ セットを取得するには、いくつかのオプションを使用できます。ここでは dput()、オブジェクト名の前後で使用し、コンソールに表示されているものをカット アンド ペーストするか、データフレームを直接投稿します。コードについては、問題を再現するために必要なすべてのコードを提供してください。今後の質問の参考になれば幸いです。
完全には理解できないかもしれませんが、データを転置するのではなく、変換したいと思います。
dat <- data.frame(market=rnorm(10), date=rnorm(10), #let's create a data set
sitename=rnorm(10), impression=rnorm(10), clicks=rnorm(10))
dat #look at it (I pasted it below)
# > dat
# market date sitename impression clicks
# 1 -0.9593797 -0.08411994 1.6079129 -0.5204772 -0.31633966
# 2 -0.5088689 1.78799500 -0.2469315 1.3476964 -0.04344779
# 3 -0.1527465 0.81673996 1.7824969 -1.5531260 -1.28304384
# 4 -0.7026194 0.52072913 -0.1174356 0.5722210 -1.20474443
# 5 -0.4537490 -0.69139062 1.1124277 -0.2452974 -0.33025320
# 6 0.7466588 0.36318337 -0.4623319 -0.9036768 -0.65754302
# 7 0.8007612 2.59588554 0.1820732 0.4318629 -0.36308748
# 8 1.0781715 -1.01512734 0.2297475 0.9219439 -1.15687902
# 9 0.3731450 -0.19004572 0.5190749 -1.4020371 -0.97370295
# 10 0.7724259 1.76528303 0.5781786 -0.5490849 -0.83819036
#now to create the new columns (I think this is what you want)
#the easiest way is to use transform. ?tranform for more
dat.new <- transform(dat, sitename.clicks=sitename-clicks,
impression.clicks=impression-clicks)
dat.new #here's the new data set. Notice it has the new and old columns.
#To get rid of the old columns you can use indexing and specify the columns you want.
dat.new[, c(1:2, 6:7)]
#We could have also done:
dat.new[, c(1,2,6,7)]
#or said the columns not wanted with negative indexing:
dat.new[, -c(3:5)]
編集ブライアンのコメントと変数を見ると、長いものから広いものへの変換がポスターが望んでいるものだと思います。Wickham の reshape2 パッケージも使用してアプローチする可能性があります。この方法は私にとって作業が簡単で、R の初心者にとっても簡単だと思います。ただし、Brian が提供した同じデータ セットを使用して、ロング フォーマットからワイド フォーマットへ変換する基本的な方法を次に示します。
wide <- reshape(DF, v.names=c("impression", "clicks"), idvar=c("market", "date"),
timevar="sitename", direction="wide")
reshape(wide)
reshape 関数は非常に柔軟ですが、適切に使用するには慣れが必要です。この投稿の履歴を保持するために、以前の応答も残しておきますが、これは投稿者の意図ではないと今は信じています. 再現可能な例は、クエリを明確にするのに非常に役立つことを思い出してください。
タイラーが言ったように、サンプルデータは重要です。あなたのデータが違うと思ったので、あなたの質問を別様に解釈しました。を-数値の文字どおりの減算ではなく、変数の組み合わせと見なしました。
DF <- expand.grid(market = LETTERS[1:5],
date = Sys.Date()+(0:5),
sitename = letters[1:2])
n <- nrow(DF)
DF$impression <- sample(100, n, replace=TRUE)
DF$clicks <- sample(100, n, replace=TRUE)
reshape2このパッケージは、この種の転置/変換/再配置に役立つと思います。
library("reshape2")
dcast(melt(DF, id.vars=c("market","date","sitename")),
market+date~sitename+variable)
与える
market date a_impression a_clicks b_impression b_clicks
1 A 2012-02-28 74 97 11 71
2 A 2012-02-29 34 30 88 35
3 A 2012-03-01 40 85 40 49
4 A 2012-03-02 46 12 99 20
5 A 2012-03-03 6 95 85 56
6 A 2012-03-04 61 61 42 64
7 B 2012-02-28 4 53 74 9
8 B 2012-02-29 43 27 92 59
9 B 2012-03-01 34 26 86 43
10 B 2012-03-02 81 47 84 35
11 B 2012-03-03 3 5 91 48
12 B 2012-03-04 19 26 99 21
13 C 2012-02-28 22 31 100 53
14 C 2012-02-29 40 83 95 27
15 C 2012-03-01 78 89 81 29
16 C 2012-03-02 57 55 79 87
17 C 2012-03-03 37 61 3 97
18 C 2012-03-04 83 61 41 77
19 D 2012-02-28 81 18 47 3
20 D 2012-02-29 90 100 17 83
21 D 2012-03-01 12 40 35 93
22 D 2012-03-02 85 14 63 67
23 D 2012-03-03 63 53 29 58
24 D 2012-03-04 40 79 56 70
25 E 2012-02-28 97 62 68 31
26 E 2012-02-29 24 84 17 63
27 E 2012-03-01 94 93 32 2
28 E 2012-03-02 6 26 86 26
29 E 2012-03-03 100 34 37 80
30 E 2012-03-04 89 87 72 11
列名の_間には ではなく-がありますが、必要に応じて変更できます。ただし、これはお勧めしません。これは、後で列を参照するときに問題が発生するため-です。