如何重新组织R中的单元格

我有这个df：

structure(list(YEAR = c("2007", "2007", "2007", "2008", "2008", 
"2008", "2008", "2008", "2008", "2008"), MONTH = c("12", "10", 
"11", "01", "03", "05", "06", "08", "09", "10"), TOTAL = c(85055988L, 
21567576L, 82763640L, 91007916L, 93936288L, 99646750L, 90091044L, 
98811936L, 96888876L, 100909236L)), .Names = c("YEAR", "MONTH", 
"TOTAL"), row.names = c("24801", "33863", "34055", "24973", "25046", 
"25295", "25384", "25541", "25861", "27319"), class = "data.frame")

我想将此数据框组织如下：

YEAR JAN  FEB  MARCH .... DEC
2009 TOTAL VALUE FOR EACH month goes to each corresponding cells.

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我可以在R中轻松实现这一点吗？

dcast

和

xtabs

是需要考虑的选项之一：

xtabs(TOTAL ~ YEAR + MONTH, df)
#       MONTH
# YEAR          01        03        05        06        08        09        10        11        12
#   2007         0         0         0         0         0         0  21567576  82763640  85055988
#   2008  91007916  93936288  99646750  90091044  98811936  96888876 100909236         0         0

library(reshape2)
dcast(df, YEAR ~ MONTH, value.var="TOTAL", fun.aggregate=sum)
#   YEAR       01       03       05       06       08       09        10       11       12
# 1 2007        0        0        0        0        0        0  21567576 82763640 85055988
# 2 2008 91007916 93936288 99646750 90091044 98811936 96888876 100909236        0        0

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请看包裹，谢谢。如果我想了解不同年份同一月份之间的差异，是否有一个函数可以使用？例如，我希望看到2010年和2011年6月的差异？@user1471980，为什么不使用普通子集呢？假设

dcast

步骤的输出是一个名为“df.wide”的

data.frame

，您可以使用（df.wide，df.wide[YEAR==“2011”，“06”]-df.wide[YEAR==“2010”，“06”]）尝试类似的方法。当然，如果你真的想简化你的生活，我还建议你使用实时序列数据结构！如果您的数据由10年组成，并且您需要跟踪每年相同月份之间的差异，您将如何做到这一点？@user1471980，正如我在之前的评论中所指出的，我将使用“zoo”或“xts”等软件包中的实际时间序列对象或函数，以便您更方便地处理时间序列数据。