使用tidyr在R中展开多列数据

Question

使用此示例变量

df <- data.frame(month=rep(1:3,2),
                 student=rep(c("Amy", "Bob"), each=3),
                 A=c(9, 7, 6, 8, 6, 9),
                 B=c(6, 7, 8, 5, 6, 7))

我可以使用tidyr中的spread函数，将此数据转换为宽格式。

> df[, -4] %>% spread(student, A)
  month Amy Bob
1     1   9   8
2     2   7   6
3     3   6   9

但是我该如何传播两个值，例如 A 和 B，以便输出为以下内容：

  month Amy.A Bob.A Amy.B Bob.B
1     1     9     8     6     5
2     2     7     6     7     6
3     3     6     9     8     7

- Ricky

Answer 1

这里有一个可能既简单又非常高效的解决方案，使用 data.table

library(data.table) ## v >= 1.9.6
dcast(setDT(df), month ~ student, value.var = c("A", "B")) 
#    month Amy_A Bob_A Amy_B Bob_B
# 1:     1     9     8     6     5
# 2:     2     7     6     7     6
# 3:     3     6     9     8     7

或者是一个可能的tidyr解决方案。

df %>% 
  gather(variable, value, -(month:student)) %>%
  unite(temp, student, variable) %>%
  spread(temp, value)

#   month Amy_A Amy_B Bob_A Bob_B
# 1     1     9     6     8     5
# 2     2     7     7     6     6
# 3     3     6     8     9     7

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编辑 2019年10月22日

如@gjabel在评论中提到的，更新的tidyr版本（v1.0.0+）现在已经具有pivot_wider和pivot_longer函数（目前处于成熟状态），因此，一种更新的方法将是：

pivot_wider(data = df, 
            id_cols = month, 
            names_from = student, 
            values_from = c("A", "B"))
# # A tibble: 3 x 5
#     month A_Amy A_Bob B_Amy B_Bob
#     <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#   1     1     9     8     6     5
#   2     2     7     6     7     6
#   3     3     6     9     8     7

- David Arenburg

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@PolarBear 你想如何处理重复项？你想求和吗？平均值？尝试使用 data.table 解决方案，并将 fun.aggregate = sum 添加到 dcast 中。 - David Arenburg

@PolarBear spread和gather并不适用于应用函数。你可能需要使用dplyr。或者，你可以像我之前建议的那样使用dcast。如果你对此有强烈的感觉，也可以发布一个新问题。 - David Arenburg

我为这些进行了基准测试：https://dev59.com/zF0a5IYBdhLWcg3w88k0#54889598 - hplieninger

pivot_wider(data = df, id_cols = month, names_from = student, values_from = c("A", "B")) 应该可以在 tidyr 1.0.0 或以上的版本中使用。 - guyabel

pivot_wider函数也可以不使用变量名称的引号（在本例中为A和B），即pivot_wider(data = df, id_cols = month, names_from = student, values_from = c(A, B))。 - jlp