R 我怎样才能像这样重新排列我的数据？

我有22个Excel文件（850*2）。我用这样的代码加载到R中

setwd ("D: /baseline")
 file_2day=list. files (pattern = "*. csv")
  d_2day<-do.call("rbind", sapply(file_2day, read.csv, simplify = FALSE)) . 

我想这样安排我的数据

Feature.name     3ddim   2ddim    mean 
w1               100       80       5
w10              90        70       3

实际上我的特征是850。

---

有人对实现这种格式有什么建议吗？

目前在您的示例数据中，我可以看到“rownames”中有重复的值，

R

不允许这样做。但当我回溯你的帖子时，我发现你在真实数据中有不同的行名，所以这不会成为问题

假设-考虑到这一事实，我相应地修改了下面的样本数据（通过引用您先前以图像形式发布的样本数据）

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
图书馆（tibble）
df%>%
行名到列（“行名列”）%>%
突变（rowname\u col=gsub（“（\\S+[.].*”，“\\1”，rowname\u col））%>%
排列（特征名称、值）%>%
重命名（要素名称=行名称\u列）

输出为：

  feature_name 2ddim 3ddim mean
1           w1    80   100    5
2          w10    70    90    3

样本数据：

df <- structure(list(feature_name = c("3ddim", "2ddim", "mean", "3ddim", 
"2ddim", "mean"), value = c(100L, 80L, 5L, 90L, 70L, 3L)), .Names = c("feature_name", 
"value"), class = "data.frame", row.names = c("w1.1", "w1.2", 
"w1.3", "w10.10", "w10.20", "w10.30"))

       feature_name value
w1.1          3ddim   100
w1.2          2ddim    80
w1.3           mean     5
w10.10        3ddim    90
w10.20        2ddim    70
w10.30         mean     3

---

df请求帮助时，您应该包括一个简单的示例输入和所需输出，用于测试和验证可能的解决方案。（数据的图片不是特别有用）。这种类型的操作称为“从长到宽的重塑”。如果你做一点搜索的话，像这样的问题已经有很多答案了。通过发布这样的示例数据，你希望我们能输入大约600个笔画来帮助你。请提供示例数据：<代码> dPUTE（）/代码>，并考虑上面@ MRFLIK的注释。您的第一列的名称是什么？还是rownames？谢谢你的回答。很高兴这有帮助！您好，如果您能解释这部分代码mutate（rowname\u col=gsub（“（\\S+[.].*”，“\\1”，rowname\u col））%%，我真的很感激您。谢谢
mutate
用于创建一个新列，以便它将一个新列
rowname\u col
添加到
df
dataframe。现在，
gsub
用于模式匹配和替换（有关更多信息，请参阅
？gsub
）。
gsub
中的第一个参数是“regex模式”，第二个参数是“替换”，第三个参数是要对其执行替换的“字符串”（要了解有关regex的更多信息，请阅读）。在这里，我使用了
gsub
的第二部分。
df <- structure(list(feature_name = c("3ddim", "2ddim", "mean", "3ddim", 
"2ddim", "mean"), value = c(100L, 80L, 5L, 90L, 70L, 3L)), .Names = c("feature_name", 
"value"), class = "data.frame", row.names = c("w1.1", "w1.2", 
"w1.3", "w10.10", "w10.20", "w10.30"))

       feature_name value
w1.1          3ddim   100
w1.2          2ddim    80
w1.3           mean     5
w10.10        3ddim    90
w10.20        2ddim    70
w10.30         mean     3