R中的群与转置

我有这个数据集[在这里输入图像描述][1]（列名为Cancer&Frequency）

我希望输出中有CNS PiloAstro和Eso Adoneca作为列名，并在下面列出频率。我如何根据“癌症”对它们进行分组和转置？ [1]:

---

谢谢你的帮助

这将频率相加，并将癌症作为列名

cns=c(1,4,1,1,3,1,2,6,5,1,2,1,2,3,4)
eso=c(125,131,80,69,34,204,123,137,66,112,113,126,125,73,218,130,57,314)
df=data.frame(cancer=c(rep("CNS-PiloAstro", length(cns)), rep("Eso-AdenoCa", length(eso))), freq=c(cns, eso))
library(dplyr)
library(tidyr)
df1=group_by(df, cancer) %>% summarize(across(freq ,sum))
pivot_wider(df1, names_from=cancer, values_from=freq)

# A tibble: 1 x 2
  `CNS-PiloAstro` `Eso-AdenoCa`
            <dbl>         <dbl>
1              37          2237

cns=c（1,4,1,1,3,1,2,6,5,1,2,1,2,3,4）
eso=c（125131,80,69,34204123137,66112113126125,73218130,57314）
df=数据帧（癌症=c（代表（“CNS PiloAstro”，长度（CNS）），代表（“Eso AdenoCa”，长度（Eso））），频率=c（CNS，Eso））
图书馆（dplyr）
图书馆（tidyr）
df1=分组依据（df，癌症）%>%总结（跨越（频率，总和））
枢轴宽度（df1，名称=癌症，值=频率）
#一个tibble:1x2
`CNS PiloAstro ``Eso腺癌`
1              37          2237

或者，如果您想保持单个频率，可以执行以下操作：

df2=data.frame()
cancers=unique(df$cancer)
for (i in 1:length(cancers)) {
  val=filter(df, cancer==cancers[i]) %>% select(freq) %>% unlist()
  tmp=data.frame(val)
  colnames(tmp)=cancers[i]
  if (i==1) {
    df2=tmp
    next
  }
  if (nrow(tmp) < nrow(df2)) {
    extra=nrow(df2)-nrow(tmp)
    for (j in 1:extra) {
      tmp[nrow(tmp)+1,]=NA
    }
  } else if (nrow(tmp) > nrow(df2)) {
    extra=nrow(tmp)-nrow(df2)
    for (j in 1:extra) {
      df2[nrow(df2)+1,]=rep(NA, ncol(df2))
    }
  }
  df2=cbind(df2, tmp)
}
df2

       CNS-PiloAstro Eso-AdenoCa
freq1              1         125
freq2              4         131
freq3              1          80
freq4              1          69
freq5              3          34
freq6              1         204
freq7              2         123
freq8              6         137
freq9              5          66
freq10             1         112
freq11             2         113
freq12             1         126
freq13             2         125
freq14             3          73
freq15             4         218
16                NA         130
17                NA          57
18                NA         314

df2=data.frame（）
癌症=唯一（df$癌症）
用于（i/1：长度（癌症））{
val=filter（df，cancer==cancers[i]）%%>%select（freq）%%>%unlist（）
tmp=数据帧（val）
colnames（tmp）=癌症[i]
如果（i==1）{
df2=tmp
下一个
}
如果（nrow（tmp）nrow（df2））{
额外=nrow（tmp）-nrow（df2）
用于（j in 1：额外）{
df2[nrow（df2）+1，]=rep（NA，ncol（df2））
}
}
df2=cbind（df2，tmp）
}
df2
中枢神经系统PiloAstro-Eso腺癌
频率11125
频率2 4 131
频率3180
频率4169
频率5 3 34
频率6 1 204
频率7 2 123
频率8 6 137
频率9566
频率101112
频率11 2 113
频率12 1 126
频率13 2 125
频率14373
频率15 4 218
16 NA 130
17 NA 57
18 NA 314

请让那些试图帮助您的人更方便。不要将数据/代码添加为图像。提供一个可复制的示例以及预期输出。了解。