R 以特定形式重塑数据

我的数据如下，这是一个简单的数据集，但实际上我做过几次

实验

，这是一个简化的数据集：

DF=structure(list(theoric = c("E", "E", "F", "F", "F"), observed = c("E", 
"E", "F", "F", "E"), experiment = c("RO(2)", "RO(2)", "RO(2)", "RO(2)", 
"RO(2)")), .Names = c("theoric", "observed", "experiment"), row.names = 2:6, class = "data.frame")

现在，我的数据具有以下形式：

  theoric observed  experiment
2       E        E RO(2)
3       E        E RO(2)
4       F        F RO(2)
5       F        F RO(2)
6       F        E RO(2)

此外，我希望对其进行如下重塑：

                  2 3 4 5 6
RO(2) theoric     E E F F F
RO(2) observed    E E F F E

最简单的方法是什么？我真的不知道怎么做。我试过了

meltR <- melt(DF, id="experiment")

输出：

    col2 col1.2 col1.3 col1.4 col1.5 col1.6 col1.24 col1.25 col1.26
1   RO theoric      E      E      F      F      F    <NA>    <NA>    <NA>
6   MO theoric   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>       E       F       F
12  EL theoric   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>    <NA>    <NA>    <NA>
16 RO observed      E      E      F      F      E    <NA>    <NA>    <NA>
21 MO observed   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>       F       F       F
27 EL observed   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>    <NA>    <NA>    <NA>
   col1.27 col1.28 col1.29 col1.21 col1.22 col1.23 col1.13
1     <NA>    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>
6        F       F       F    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>
12    <NA>    <NA>    <NA>       E       E       E       E
16    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>
21       F       F       F    <NA>    <NA>    <NA>    <NA>
27    <NA>    <NA>    <NA>       E       E       E       F

---

根据预期的输出，我们可能需要创建一个列，其中包含

row.names

。通过

unlist

ing前两列、复制“实验”列和rownames列，创建一个新的数据集（“df2”）。然后从

base R

使用

restrape

将“长”格式转换为“宽”

df2 <- data.frame(col1 = unlist(DF[1:2], use.names=FALSE), 
      col2 = paste( rep(DF$experiment, 2),
    rep(colnames(DF)[1:2], each = nrow(DF))), col3 = rep(row.names(DF), 2))

reshape(df2, idvar = "col2", direction="wide", timevar = "col3")
#             col2 col1.2 col1.3 col1.4 col1.5 col1.6
#1  RO(2) theoric      E      E      F      F      F
#6 RO(2) observed      E      E      F      F      E

更新 使用新的数据集

library(data.table)#v1.9.7+
dcast(melt(setDT(DF), id.var = "experiment"), paste(experiment, 
    variable)~rowid(experiment, variable), value.var="value", fill="")
#    experiment 1 2 3 4 5 6
#1: EL observed E E E F    
#2:  EL theoric E E E E    
#3: MO observed F F F F F F
#4:  MO theoric E F F F F F
#5: RO observed E E F F E  
#6:  RO theoric E E F F F  

---

您还可以执行以下操作：

require(tidyverse)                                                                                                                                                                                                                  
DF %>% 
  gather(type, val, theoric, observed) %>% 
  unite(experiment, experiment, type, sep=" ") %>% 
  group_by(experiment) %>% 
  mutate(experiment_number = 1:n()) %>% 
  spread(experiment_number, val, fill="")

这给了你：

   experiment   `1`   `2`   `3`   `4`   `5`   `6`
*       <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 EL observed     E     E     E     F            
2  EL theoric     E     E     E     E            
3 MO observed     F     F     F     F     F     F
4  MO theoric     E     F     F     F     F     F
5 RO observed     E     E     F     F     E      
6  RO theoric     E     E     F     F     F      

实验'1``2``3``4``5``6`
*             
观察到1 EL E F
2 EL理论E
观察到3个月的F
4mo理论ef
5 RO观察到E F E
6反理论

非常感谢这个完整的答案，它适用于我发布的DF，但是当我使用我拥有的完整数据集时，它不起作用，为什么？请参见编辑。谢谢。@ranell我用第二种溶液用

dcast/melt

进行了测试。它确实给出了输出，但唯一的问题是，所有的组合都不在数据中，所以这些元素都用NA填充。i、 e.“MO”实验只有24:28的行号，同样，其他实验也有同样的问题。Rowid似乎是data.table的函数。它返回我“eval中的错误（expr，envir，enclose）：在devel版本即1.9.7中找不到函数“rowid”@ranell。如果使用

1.9.6

，则

dcast（melt（setDT（DF），id.var=“experiment”）[，rid:=1.N，（experiment，variable）]，粘贴（experiment，variable）~rid，value.var=“value”，fill=”“）

非常感谢您的耐心，它现在可以正常工作：）如果您查看新数据集的输入和输出，很明显，某些数字只出现在某些实验中。因此，我不确定您在编辑过程中的预期，EL没有显示。因此，我认为它不正确输出您是对的，抱歉。您认为它可以吗像那样？有些值仍然不正常，你能检查我的更新吗

library(data.table)#v1.9.7+
dcast(melt(setDT(DF), id.var = "experiment"), paste(experiment, 
    variable)~rowid(experiment, variable), value.var="value", fill="")
#    experiment 1 2 3 4 5 6
#1: EL observed E E E F    
#2:  EL theoric E E E E    
#3: MO observed F F F F F F
#4:  MO theoric E F F F F F
#5: RO observed E E F F E  
#6:  RO theoric E E F F F  

require(tidyverse)                                                                                                                                                                                                                  
DF %>% 
  gather(type, val, theoric, observed) %>% 
  unite(experiment, experiment, type, sep=" ") %>% 
  group_by(experiment) %>% 
  mutate(experiment_number = 1:n()) %>% 
  spread(experiment_number, val, fill="")

   experiment   `1`   `2`   `3`   `4`   `5`   `6`
*       <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 EL observed     E     E     E     F            
2  EL theoric     E     E     E     E            
3 MO observed     F     F     F     F     F     F
4  MO theoric     E     F     F     F     F     F
5 RO observed     E     E     F     F     E      
6  RO theoric     E     E     F     F     F