用R

我的数据如下表所示：

Person ID | Role | Role Count ----------------------------- 1 | A | 24 1 | B | 3 2 | A | 15 2 | B | 4 2 | C | 7 人员ID |角色|角色计数 ----------------------------- 1 | A | 24 1 | B | 3 2 | A | 15 2 | B | 4 2 | C | 7 我想对其进行重塑，以便每个人员ID有一行，每个不同角色（例如A、B、C）有一列，然后每个人员的角色计数作为值。使用上述数据，输出为：

Person ID | Role A | Role B | Role C ------------------------------------- 1 | 24 | 3 | 0 2 | 16 | 4 | 7 人员ID |角色A |角色B |角色C ------------------------------------- 1 | 24 | 3 | 0 2 | 16 | 4 | 7 来自Java背景的我将采用迭代的方法来实现这一点：

查找角色的所有不同值

创建一个新表，其中包含PersonID和每个不同角色的列

遍历第一个表，获取每个人员ID和角色组合的角色计数，并将结果插入到新表中

在R中有没有另一种不用遍历第一个表的方法

谢谢

试试这个：

library(reshape2)
df <- dcast(df, PersonID~Role, value.var='RoleCount')
df[is.na(df)] <- 0
names(df)[-1] <- paste('Role', names(df[-1]))
df

  PersonID     Role A     Role B     Role C    
1        1         24          3          0
2        2         15          4          7

library（重塑2）
df与
价差
来自
tidyr

library(tidyr)
spread(data, Role, `Role Count`, sep = " ")

尝试：

要使列名完全符合您的示例，请执行以下操作：

df2 <- df %>% spread(Role, `Role Count`)
names(df2) <- paste('Role', names(df2))

df2%分布（角色，`Role Count`）
名称（df2）工作完美！为此，我爱R。三个很好的解决方案！！！
df2 <- df %>% spread(Role, `Role Count`)
names(df2) <- paste('Role', names(df2))