使用tidyR从长到宽的数据？

我有这样的数据

df = data.frame(name=c("A","A","B","B"),
                group=c("g1","g2","g1","g2"),
                V1=c(10,40,20,30),
                V2=c(6,3,1,7))

我想把它改造成这样：

df = data.frame(name=c("A", "B"),               
                V1.g1=c(10,20),
                V1.g2=c(40,30),
                V2.g1=c(6,1),
                V2.g2=c(3,7))

有可能用tidyR做吗

我可以用整形来做

reshape(df, idvar='name', timevar='group', direction='wide')

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但是学习新的东西总是很好。

重塑

代码非常紧凑，因为它适用于多值列。在
tidyr
中使用相同的方法可能需要几个步骤。使用
collect
将“宽”格式转换为“长”格式，这样将有一个单独的“Val”列，
unite
将“Var”（来自上一步）和“group”列转换为一个单独的“VarG”列，然后使用
spread
将“long”格式重新转换为“宽”格式

 library(tidyr)
 gather(df, Var, Val, V1:V2) %>% 
                    unite(VarG, Var, group) %>% 
                    spread(VarG, Val)
 #    name V1_g1 V1_g2 V2_g1 V2_g2
 #1    A    10    40     6     3
 #2    B    20    30     1     7

data.table v1.9.5+中的
dcast
可以处理多个
value.var
列。因此，我们可以做到：

require(data.table) # v1.9.5+
dcast(setDT(df), name ~ group, value.var=c("V1", "V2"))
#    name V1_g1 V1_g2 V2_g1 V2_g2
# 1:    A    10    40     6     3
# 2:    B    20    30     1     7

基本上，不需要熔化和浇铸，而是直接浇铸。您可以通过以下方式安装它。
自tidyr 1.0.0以来，您可以执行以下操作：

library（tidyr）
df=data.frame（name=c（“A”、“A”、“B”、“B”），
组=c（“g1”、“g2”、“g1”、“g2”），
V1=c（10,40,20,30），
V2=c（6,3,1,7））
枢轴宽度（df，name_from=“group”，value_from=c（“V1”，“V2”），name_sep=“.”）
#>#A tible:2 x 5
#>名称V1.g1 V1.g2 V2.g1 V2.g2
#>       
#>1 A 10 40 6 3
#>2B203017

由（v0.3.0）于2019-09-14创建的V1:V2部件对我来说是新的。如果您键入V1，您也在筛选数据。这很有用。@jazzurro我想更多的选项，
？从
dplyr
中选择
会很有用（即
以…开始，以…结束）
谢谢你的提示。从现在起，我将应用
gather（）
中的选择选项。