R 重新格式化数据帧具有唯一的日期行

我在下面有一个数据框：

dat

Day           Col1   Another    Value    High/Low
2018-01-01       A         B       20        High 
2018-01-01       B         G       30        High 
2018-01-02       C         D       40         Low
2018-01-02       C         M       70         Low
2018-01-02       C         G       50         Low

我如何重新格式化它，使其看起来像这样：

我想把原因按降序排列，如果是高的，则按降序排列，如果是低的，则按升序排列。此外，每个日期永远不会有多个高/低

Day             Reason_1   Value_1    Reason_2    Value_2   Reason_3   Value_3  
2018-01-01           B-G        30         A-B         20         NA       NA
2018-01-02           C-D        40         C-G         50        C-M       70

我尝试使用spread函数，但这使Col1和其他值成为列：

library(tidyr)
new_df<- spread(dat, Col1_Another_Combined, Value)

library（tidyr）
新的_df我们可以使用来自
tidyverse
的各种动词：

首先，我们按天分组，然后计算
值的排名。我们使用
行数
，因为它将导致跨行的唯一排名。我们使用
unite
创建
reason
列，然后使用
collect
、
unite
和
spread
进行最终的从宽到长到宽的转换。需要注意的一点是，
value.*
列仍然被编码为字符值，可以很容易地更改

dat %>%
    group_by(Day) %>%
    mutate(row_num_value = row_number(Value)) %>% # ranking
    unite(reason, Col1, Another, sep = " - ") %>% # reason column
    gather(variable, value, reason, Value) %>% # convert to long
    unite(variable2, variable, row_num_value, sep = '_') %>% 
    spread(variable2, value) # convert to wide

# A tibble: 2 x 8
# Groups:   Day [2]
  Day        High.Low reason_1 reason_2 reason_3 Value_1 Value_2 Value_3
  <chr>      <chr>    <chr>    <chr>    <chr>    <chr>   <chr>   <chr>  
1 2018-01-01 High     A - B    B - G    NA       20      30      NA     
2 2018-01-02 Low      C - D    C - G    C - M    40      50      70 

dat%>%
分组单位（天）%>%
变异（行数值=行数（值））%>%排名
unite（原因，Col1，另一个，sep=“-”/>%#原因列
聚集（变量、值、原因、值）%>%#转换为长
unite（variable2，variable，row_num_value，sep=''.''''%>%
排列（可变2，值）#转换为宽
#一个tibble:2x8
#分组：第[2]天
日高。日低原因\u 1原因\u 2原因\u 3值\u 1值\u 2值\u 3
1 2018-01-01高A-B-G NA 20 30 NA
2 2018-01-02低碳-D碳-G碳-M 40 50 70
我们可以使用
tidyverse
中的各种动词：

首先，我们按天分组，然后计算
值的排名。我们使用
行数
，因为它将导致跨行的唯一排名。我们使用
unite
创建
reason
列，然后使用
collect
、
unite
和
spread
进行最终的从宽到长到宽的转换。需要注意的一点是，
value.*
列仍然被编码为字符值，可以很容易地更改

dat %>%
    group_by(Day) %>%
    mutate(row_num_value = row_number(Value)) %>% # ranking
    unite(reason, Col1, Another, sep = " - ") %>% # reason column
    gather(variable, value, reason, Value) %>% # convert to long
    unite(variable2, variable, row_num_value, sep = '_') %>% 
    spread(variable2, value) # convert to wide

# A tibble: 2 x 8
# Groups:   Day [2]
  Day        High.Low reason_1 reason_2 reason_3 Value_1 Value_2 Value_3
  <chr>      <chr>    <chr>    <chr>    <chr>    <chr>   <chr>   <chr>  
1 2018-01-01 High     A - B    B - G    NA       20      30      NA     
2 2018-01-02 Low      C - D    C - G    C - M    40      50      70 

dat%>%
分组单位（天）%>%
变异（行数值=行数（值））%>%排名
unite（原因，Col1，另一个，sep=“-”/>%#原因列
聚集（变量、值、原因、值）%>%#转换为长
unite（variable2，variable，row_num_value，sep=''.''''%>%
排列（可变2，值）#转换为宽
#一个tibble:2x8
#分组：第[2]天
日高。日低原因\u 1原因\u 2原因\u 3值\u 1值\u 2值\u 3
1 2018-01-01高A-B-G NA 20 30 NA
2 2018-01-02低碳-D碳-G碳-M 40 50 70
您尝试了什么？编辑以显示我迄今为止的尝试。我所知道的只是spread函数，但它使值成为列。您尝试了什么？编辑以显示我迄今为止尝试的内容。我所知道的只是spread函数，但它使值成为列