连接日期格式时将data.frame宽转换为长

在R（或其他语言）中，我想将上层数据帧转换为下层数据帧。 我该怎么做？ 事先谢谢你

year month income expense
2016 07 50 15
2016 08 30 75


month income_expense
1 2016-07             50
2 2016-07            -15
3 2016-08             30
4 2016-08            -75

---

好吧，看起来您正试图在同一个问题中执行多个操作：合并日期列、融化数据、一些colnames转换和排序

这将提供您的预期输出：

library(tidyr); library(reshape2); library(dplyr)
df %>% unite("date", c(year, month)) %>% 
  mutate(expense=-expense) %>% melt(value.name="income_expense") %>% 
  select(-variable) %>% arrange(date)
####      date income_expense
#### 1 2016_07             50
#### 2 2016_07            -15
#### 3 2016_08             30
#### 4 2016_08            -75

---

为了提高代码的可读性，我在这里使用了三个不同的库。不过，可以使用base R来实现这一点。

这里有一个只使用两个包的解决方案，

dplyr

和

tidyr

首先，您的数据集：

df <- dplyr::data_frame(
  year =2016,
  month = c("07", "08"),
  income = c(50,30), 
  expense = c(15, 75)
)

输出包含您需要的所有信息（但我们将在最后一步中进行清理）

---

注意：我想我使用了三个库，包括管道操作符

%>%

的

magrittr

。但是，由于管道操作器是有史以来最好的东西，我经常忘记计算

magrittr

由于您非常喜欢管道操作符：-），您可能会着迷于发现“管道分配”操作符。不用写

df%%…

你只需写

df%%…

就行了！虽然我倾向于不使用它，因为我喜欢看到赋值

%

之间的差异。恐怕我会混淆管道和管道赋值操作符，因为它们与眼睛非常相似。好的，您已经熟悉了。我同意，你所说的部分正确，可能不是一个理想的答案。

df <- df %>% 
  dplyr::mutate(
    month = paste0(year, "-", month)
  ) %>% 
  tidyr::gather(
    key = direction, #your name for the new column containing classification 'key' 
    value = income_expense, #your name for the new column containing values
    income:expense #which columns you're acting on
  ) %>% 
  dplyr::mutate(income_expense =  
    ifelse(direction=='expense', -income_expense, income_expense)  
  )

   > df
# A tibble: 4 × 4
   year   month direction income_expense
  <dbl>   <chr>     <chr>          <dbl>
1  2016 2016-07    income             50
2  2016 2016-08    income             30
3  2016 2016-07   expense            -15
4  2016 2016-08   expense            -75

df <- df %>% 
  dplyr::select(-year, -direction) %>% 
  dplyr::arrange(month)
> df
# A tibble: 4 × 2
    month income_expense
    <chr>          <dbl>
1 2016-07             50
2 2016-07            -15
3 2016-08             30
4 2016-08            -75