R 重塑2：变量的多个观察值

我有以下样本数据：

d <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2), time=c(1,1,1,1,1), var=runif(5))
  id time         var
1  1    1 0.373448545
2  1    1 0.007007124
3  1    1 0.840572603
4  2    1 0.684893481
5  2    1 0.822581501

---

有人有什么想法吗？

通过

id

创建一个序列列

seq

，然后使用

dcast

：

library(reshape2)

set.seed(123)
d <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2), time=c(1,1,1,1,1), var=runif(5))

d2 <- transform(d, seq = ave(id, id, FUN = seq_along))
dcast(d2, id ~ seq, value.var = "var")

---

好的-这里有一个有效的解决方案。关键是添加一个计数变量。我的解决方案有点复杂-也许你能想出更好的办法

library(dplyr)
library(magrittr)
library(reshape2)

d <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2,3,3,3,3), time=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1), var=runif(9))

group_by(d, id) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  data.frame() -> count

f <- c()
for (i in 1:nrow(count)) {
  f <- c(f, 1:count$n[i])
}

d <- data.frame(d, f)

dcast(d, id ~ f, value.var = "var")

库（dplyr）
图书馆（magrittr）
图书馆（E2）
d%
总结（n=n（））%>%
data.frame（）->count
fA
dplyr/tidyr
带有
价差的选项将是

library(dplyr)
library(tidyr)
d %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(n1= paste0("var.",row_number())) %>% 
  spread(n1, var) %>%
  select(-time)
#      id     var.1       var.2     var.3
#    (int)     (dbl)       (dbl)     (dbl)
#1     1 0.3734485 0.007007124 0.8405726
#2     2 0.6848935 0.822581501        NA

有趣-此代码在示例数据上运行良好。但是当我在原始数据上使用这段代码时，第一行的输出并不是沿着变量水平分布的（就像我们想要的那样），而是垂直分布的，这样它就被粘贴到变量1的第二行和第三行。有人知道为什么会这样吗？这一转变运作良好。
library(dplyr)
library(magrittr)
library(reshape2)

d <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2,3,3,3,3), time=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1), var=runif(9))

group_by(d, id) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  data.frame() -> count

f <- c()
for (i in 1:nrow(count)) {
  f <- c(f, 1:count$n[i])
}

d <- data.frame(d, f)

dcast(d, id ~ f, value.var = "var")

library(dplyr)
library(tidyr)
d %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(n1= paste0("var.",row_number())) %>% 
  spread(n1, var) %>%
  select(-time)
#      id     var.1       var.2     var.3
#    (int)     (dbl)       (dbl)     (dbl)
#1     1 0.3734485 0.007007124 0.8405726
#2     2 0.6848935 0.822581501        NA