R 数据的这种重塑是可能的吗？

我的数据结构如下所示：

 groupA1    groupA2    groupB1    groupB2    date        text
     0         1          1          1      2013-01-01   the dog

对于每个

groupB

变量，我想为每个值为1的列列出一行。 我需要列出

groupA

和

groupB

的所有组合，其中1出现在一行中，但还要将日期和文本作为该行的列添加到每个组合中

转换后的数据将显示为：

var_groupB  var_groupA  date         text
 groupB1    groupA2     2013-01-01    the dog
 groupB2    groupA2     2013-01-01    the dog

我尝试了

melt

和

ddply

的组合，但总是没有我需要的变量

我尝试过的一件事是

melt（x，id.vars=c（“text”，“date”））

，但随后我丢失了有关

groupA

和

groupB

之间关系的所有信息

---

我可以使用一个凌乱的循环来完成这项工作，但不确定是否存在我不知道的

重塑

实用程序，并且可以完成这项工作。

您可以

熔化

两次，每组一次：

y <- melt(x, measure.vars=c("groupA1", "groupA2"),
          variable.name="var_groupA", value.name="val_groupA")
y <- melt(y, measure.vars=c("groupB1", "groupB2"),
          variable.name="var_groupB", value.name="val_groupB")

然后您可以将其子集并删除值列：

y <- y[y$val_groupA == 1 & y$val_groupB==1, ]
y <- y[, c("var_groupA", "var_groupB", "date", "text")]

---

当然，如果您的数据集比示例中的数据集更复杂，您可以通过以更自动化的方式进行融合和子集设置，使此解决方案更优雅——例如，检测组列并自动填充

measure.vars

，

variable.name

，和

value.name

，可能适用于任意数量的组。

前2条语句将前4列中的每个0替换为“”，将每个1替换为给出

dd2

的列名。接下来的两条语句使用

expand.grid

为每一行生成

groupA

和

groupB

的所有组合，结果为

dd3

。最后，将

子集

添加到没有

项的行中。

项：

newvals <- function(nm) ifelse(dd[[nm]] == 0, "", nm)
dd2 <- replace(dd, 1:4, lapply(names(dd)[1:4], newvals))

combo <- function(x) data.frame(expand.grid(groupA=c(x[1:2]), groupB=c(x[3:4])), 
             x$date, x$text)
dd3 <- do.call("rbind", by(dd2, 1:nrow(dd2), combo)) 

subset(dd3, groupA != "" & groupB != "")

---

您可能会在“data.table”包中找到一些帮助，但如果您问我的话，这看起来像是个难题。

  var_groupA var_groupB       date    text
2    groupA2    groupB1 2013-01-01 the dog
4    groupA2    groupB2 2013-01-01 the dog

newvals <- function(nm) ifelse(dd[[nm]] == 0, "", nm)
dd2 <- replace(dd, 1:4, lapply(names(dd)[1:4], newvals))

combo <- function(x) data.frame(expand.grid(groupA=c(x[1:2]), groupB=c(x[3:4])), 
             x$date, x$text)
dd3 <- do.call("rbind", by(dd2, 1:nrow(dd2), combo)) 

subset(dd3, groupA != "" & groupB != "")

     groupA  groupB     x.date  x.text
1.2 groupA2 groupB1 2013-01-01 the dog
1.4 groupA2 groupB2 2013-01-01 the dog