如何在不使用sum或mean等函数的情况下重塑数据表格（从长格式到宽格式）？

Question

如何将 data.table（长格式）转换为宽格式而不使用像 sum 或 mean 这样的函数？我正在查看 dcast/melt/reshape 等方法，但是没有得到期望的结果。

这是我的数据：

DT <- data.table(id = c("1","1","2","3"), score = c("5", "4", "5", "6"))

Original format:

> DT
id score
1  5 
1  4 
2  5 
3  6 

期望格式：

id score1 score2
1  5      4
2  5      NA
3  6      NA 

现在我用以下方法来解决：

DT <- DT[, list(list(score)), by=id]

但是第一个单元格的内容是这样的：

c("5", "4")

我需要对它进行拆分（我使用 splitstackshape 包）:

DT <- cSplit(DT, "V1", ",")

这可能不是最高效的方法...有更好的方式吗？

- peter

Answer 1

你可以使用getanID来为分组变量id创建一个唯一的.id。然后，尝试使用dcast.data.table（或者从1.9.5版本开始使用dcast），如果需要，可以使用setnames更改列名。

 library(splitstackshape)
 res <- dcast(getanID(DT, 'id'), id~.id,value.var='score')
 setnames(res, 2:3, paste0('score', 1:2))[]
 #    id score1 score2
 #1:  1      5      4
 #2:  2      5     NA
 #3:  3      6     NA

或者仅使用 data.table

 dcast(DT[, .id:=paste0('score', 1:.N), by=id],
       id~.id, value.var='score')
 #   id score1 score2
 #1:  1      5      4
 #2:  2      5     NA
 #3:  3      6     NA

或者从您使用的代码中获取（字符数量较少）。

cSplit(DT[, toString(score), by=id], 'V1', ',')
#   id V1_1 V1_2
#1:  1    5    4
#2:  2    5   NA
#3:  3    6   NA

- akrun

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