Подтвердить что ты не робот

Как развернуть/развернуть (лить/расплавить) фрейм данных?

Как я могу "раскрыть" таблицу? Каков правильный технический термин для этого?

UPDATE: этот термин называется расплав

У меня есть кадр данных для стран и данных за каждый год

Country     2001    2002    2003
Nigeria     1       2       3
UK          2       NA       1

И я хочу иметь что-то вроде

Country    Year    Value
Nigeria    2001    1
Nigeria    2002    2
Nigeria    2003    3
UK         2001    2
UK         2002    NA
UK         2003    1
4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Я все еще не могу поверить, что я победил Андри с ответом.:)

> library(reshape)
> my.df <- read.table(text = "Country     2001    2002    2003
   + Nigeria     1       2       3
   + UK          2       NA       1", header = TRUE)
> my.result <- melt(my.df, id = c("Country"))
> my.result[order(my.result$Country),]
     Country variable value
   1 Nigeria    X2001     1
   3 Nigeria    X2002     2
   5 Nigeria    X2003     3
   2      UK    X2001     2
   4      UK    X2002    NA
   6      UK    X2003     1

Ответ 2

Базовый подход R reshape для этой проблемы довольно уродлив, особенно потому, что имена не в форме, которая нравится reshape. Это будет примерно так: первая строка setNames изменяет имена столбцов на то, что может использовать reshape.

reshape(
  setNames(mydf, c("Country", paste0("val.", c(2001, 2002, 2003)))), 
  direction = "long", idvar = "Country", varying = 2:ncol(mydf), 
  sep = ".", new.row.names = seq_len(prod(dim(mydf[-1]))))

Лучшей альтернативой в базе R является использование stack, например:

cbind(mydf[1], stack(mydf[-1]))
#   Country values  ind
# 1 Nigeria      1 2001
# 2      UK      2 2001
# 3 Nigeria      2 2002
# 4      UK     NA 2002
# 5 Nigeria      3 2003
# 6      UK      1 2003

Есть также новые инструменты для изменения данных, доступных сейчас, например, пакет "tidyr", который дает нам gather. Конечно, метод tidyr:::gather_.data.frame просто вызывает reshape2::melt, поэтому эта часть моего ответа не обязательно добавляет много, кроме введения более нового синтаксиса, который вы можете встретить в Hadleyverse.

library(tidyr)
gather(mydf, year, value, `2001`:`2003`) ## Note the backticks
#   Country year value
# 1 Nigeria 2001     1
# 2      UK 2001     2
# 3 Nigeria 2002     2
# 4      UK 2002    NA
# 5 Nigeria 2003     3
# 6      UK 2003     1

Все три параметра здесь потребуют переупорядочения строк, если вы хотите, чтобы порядок строк был указан в вашем вопросе.

Четвертым вариантом будет использование merged.stack из моего пакета splitstackshape. Как и база R reshape, вам нужно будет изменить имена столбцов на то, что включает индикатор "переменная" и "время".

library(splitstackshape)
merged.stack(
  setNames(mydf, c("Country", paste0("V.", 2001:2003))),
  var.stubs = "V", sep = ".")
#    Country .time_1  V
# 1: Nigeria    2001  1
# 2: Nigeria    2002  2
# 3: Nigeria    2003  3
# 4:      UK    2001  2
# 5:      UK    2002 NA
# 6:      UK    2003  1

Пример данных

 mydf <- structure(list(Country = c("Nigeria", "UK"), `2001` = 1:2, `2002` = c(2L, 
     NA), `2003` = c(3L, 1L)), .Names = c("Country", "2001", "2002",               
     "2003"), row.names = 1:2, class = "data.frame")