如何基于R中的多列传播单列？

如何解决如何基于R中的多列传播单列？

每个独特的年份、地点、象限和物种在数据集中都有两个值“Val”。我想将值分成两列“Val1”和“Val2”。我尝试使用常规传播功能，但似乎不太合适。有什么建议吗？

Year Site Quadrant Species Val
2019   1     1        A    20
2019   1     1        A    30
2019   1     1        B    20
2019   1     1        B    25
2019   1     2        A    20
2019   1     2        A    10
2019   1     2        B    11
2019   1     2        B    22

期望输出

Year Site Quadrant Species Val1 Val2
2019   1     1        A    20    30
2019   1     1        B    20    25
2019   1     2        A    20    10
2019   1     2        B    11    22

解决方法

您可以group_by 列，mutate 来制作新的列标题，然后spread（或pivot_wider）：

library(dplyr)

mydata %>% 
  group_by(Year,Site,Quadrant,Species) %>% 
  mutate(Var = paste0("Val",row_number())) %>% 
  spread(Var,Val) %>%
  ungroup()

结果：

# A tibble: 4 x 6
   Year  Site Quadrant Species  Val1  Val2
  <int> <int>    <int> <chr>   <int> <int>
1  2019     1        1 A          20    30
2  2019     1        1 B          20    25
3  2019     1        2 A          20    10
4  2019     1        2 B          11    22

数据：

mydata <- read.table(text = "Year Site Quadrant Species Val
2019   1     1        A    20
2019   1     1        A    30
2019   1     1        B    20
2019   1     1        B    25
2019   1     2        A    20
2019   1     2        A    10
2019   1     2        B    11
2019   1     2        B    22",header = TRUE)

,

您可以这样做：使用 lead

library(tidyverse)
df %>% 
  mutate(id = row_number(),Val2 = lead(Val)) %>% 
  filter(id %% 2 == 1) %>% 
  select(-id,Val1  = Val)

输出：

   Year  Site Quadrant Species  Val1  Val2
  <dbl> <dbl>    <dbl> <chr>   <dbl> <dbl>
1  2019     1        1 A          20    30
2  2019     1        1 B          20    25
3  2019     1        2 A          20    10
4  2019     1        2 B          11    22

数据：

df <- tribble(
~Year,~Site,~Quadrant,~Species,~Val,2019,1,"A",20,30,"B",25,2,10,11,22)

,

使用 data.table::dcast 和 rowid：

library(data.table)
dcast(dtt,Year + Site + Quadrant + Species ~ rowid(Year,Species),value.var = 'Val')
#    Year Site Quadrant Species  1  2
# 1: 2019    1        1       A 20 30
# 2: 2019    1        1       B 20 25
# 3: 2019    1        2       A 20 10
# 4: 2019    1        2       B 11 22

如果您愿意，可以通过 tidyverse 方式完成类似的操作：

dtt %>%
    group_by(Year,Species) %>%
    mutate(grp = row_number()) %>%
    pivot_wider(names_from = grp,values_from = Val,names_prefix = 'Val') %>%
    ungroup()

#  A tibble: 4 x 6
#    Year  Site Quadrant Species  Val1  Val2
#   <int> <int>    <int> <chr>   <int> <int>
# 1  2019     1        1 A          20    30
# 2  2019     1        1 B          20    25
# 3  2019     1        2 A          20    10
# 4  2019     1        2 B          11    22