将R中具有相同名称的列分组

如果我有一个如下的数据框，第一行是列名（这里不包括行名）

我如何才能创建一个新的数据框架，以便：

   a  b  c
   1  2  3
   4  6  7
   5 NA  8
   NA NA 9

注意NA。对于空值

更新

If d.frame is the dataframe in question:

new.df <- data.frame();
firstrow <- d.frame[,1]
names <- unique(firstrow)
for (n in names) {
   #cbind.fill is part of a package plyr
   new.df <- cbind.fill(new.df, frame[3,which(firstrow == n)])
}
colnames(new.df) <- names;

如果d.frame是有问题的数据帧：
new.df找不到一个简单的解决方案，所以这里有一个选项，按照您在评论中的要求使用base R。无论原始数据中有多少列，此解决方案都有效

temp <- read.table(text = "A   B   C   D   E   F   G   H   I
a   b   c   a   a   b   c   c   c
1   2   3   4   5   6   7   8   9", header = T) # your data

temp <- data.frame(t(temp))
lengths <- table(temp[, 1])
maxval <- max(lengths)
data.frame(do.call(cbind, lapply(levels(temp[, 1]), function(x) c(x, temp[temp[, 1] == x, 2], rep(NA, maxval - lengths[x])))))

##     X1   X2 X3
## 1    a    b  c
## 2    1    2  3
## 3    4    6  7
## 4    5 <NA>  8
## 5 <NA> <NA>  9

temp这是另一个解决方案，基于函数
cbind.fill
from

cbind.fill我将
t
传输原始的两行
data.frame
，创建一个“time”变量，使用
重塑
重新组织数据，并
t
传输结果

像这样：

x <- t(mydf)
y <- data.frame(cbind(x, ave(x[, 1], x[, 1], FUN = seq_along)))
t(reshape(y, direction = "wide", idvar = "X1", timevar = "X3"))
#      A   B   C  
# X1   "a" "b" "c"
# X2.1 "1" "2" "3"
# X2.2 "4" "6" "7"
# X2.3 "5" NA  "8"
# X2.4 NA  NA  "9"

x这里的数据结构是两行和两列A到I？我想确保我能理解。是的，很抱歉解释得不好。我想我也许能用几行代码把一些东西拼凑起来。也许是这样的（参见更新部分）c 9组合在哪里？哇，我失败了。给我一秒钟。与其说是基于，不如说是直接抄袭。逐字的你不应该把OP指向那个答案吗？@SimonO'Hanlon，重定向的答案看起来怎么样？您是否期望这样的回答：“使用
Split（df[2，]，df[1，]）
拆分数据，然后使用
cbind.fill（）
”？问题完全不同，
split
实际上是解决这个问题的好方法。好的，我添加了另一个解决方案，完全基于
split
和
sapply
。可能这不是最好的方法，存在一种更优雅的方法。对我来说，使用
split
来完成这项任务看起来很自然。棒极了，效果很好。我只想做一个无关紧要的小修正，以消除恼人的警告信息。在data.frame（）函数中，只需添加row.names=NULL作为参数。老实说，无论哪种方式，代码都是功能性的，但我不希望看到红色：D
cbind.fill<-function(...){
  nm <- list(...) 
  nm<-lapply(nm, as.matrix)
  n <- max(sapply(nm, nrow)) 
  do.call(cbind, lapply(nm, function (x) 
    rbind(x, matrix(, n-nrow(x), ncol(x))))) 
}

df <- read.table(text = "A   B   C   D   E   F   G   H   I
a   b   c   a   a   b   c   c   c
1   2   3   4   5   6   7   8   9", header = T, as.is=T)

df <- as.matrix(df)
do.call(cbind.fill, split(df[2,], df[1,]))

df <- as.matrix(df)
lst <- split(df[2,], df[1,])
m <- max(sapply(lst, length))
result <- sapply(lst, function(x) {length(x) <- m; x})

x <- t(mydf)
y <- data.frame(cbind(x, ave(x[, 1], x[, 1], FUN = seq_along)))
t(reshape(y, direction = "wide", idvar = "X1", timevar = "X3"))
#      A   B   C  
# X1   "a" "b" "c"
# X2.1 "1" "2" "3"
# X2.2 "4" "6" "7"
# X2.3 "5" NA  "8"
# X2.4 NA  NA  "9"