(对不起,如果标题不是很有用:我不知道如何更好地定义这个问题)
我的数据格式如下:
在每个组中,我有一个前置值和一个或两个后置值.我想将此表转换为以下内容:
我想用以下的方式对数据进行分组:
aggregate(mydata,by = group,FUN = myfunction)
要么
ddply(mydata,.(group),.fun = myfunction)
并在我的函数中处理每个组的元素.但我不知道如何做到这一点,因为我需要同时将类型和值传递给我的函数.有一个更好的方法吗?
更新:快速和脏的样本数据集:
mydata <- data.frame(group = sample(letters[1:5],10,replace = TRUE),type = sample(c("pre","post"),value = rnorm(10))
解决方法
尝试这样的事情:
mydf <- data.frame(group = c("A","A","B","C","D","E","E"),type = c("pre","post","pre",value = 1:11) times <- with(mydf,ave(value,group,type,FUN = seq_along)) xtabs(value ~ group + interaction(type,times),mydf) # interaction(type,times) # group post.1 pre.1 post.2 pre.2 # A 2 1 0 0 # B 4 3 0 0 # C 6 5 7 0 # D 9 8 0 0 # E 11 10 0 0
要么:
times <- with(mydf,FUN = seq_along)) mydf$timevar <- interaction(mydf$type,times) reshape(mydf,direction = "wide",idvar = "group",timevar="timevar",drop="type") # group value.pre.1 value.post.1 value.post.2 # 1 A 1 2 NA # 3 B 3 4 NA # 5 C 5 6 7 # 8 D 8 9 NA # 10 E 10 11 NA
在两种解决方案中,关键是创建一个“时间”变量,该变量由“类型”和可以用ave创建的序列变量的组合表示.
为了完整,这里是来自“reshape2”的dcast:
times <- with(mydf,FUN = seq_along)) library(reshape2) dcast(mydf,group ~ type + times) # group post_1 post_2 pre_1 # 1 A 2 NA 1 # 2 B 4 NA 3 # 3 C 6 7 5 # 4 D 9 NA 8 # 5 E 11 NA 10
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。