R 按ID分组，新表的每个元素都是一个向量

我有一张这样的桌子

data.table(ID = c(1,2,3,4,5,6), 
         R = c("s","s","n","n","s","s"), 
         S = c("a","a","a","b","b","b"))

我正试图得到这个结果

      a     b
s   1, 2      5, 6
n     3         4

data.table中是否有任何选项可以执行此操作？

您可以尝试：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  group_by(R, S) %>% 
  summarise(i = toString(ID)) %>% 
  spread(S, i) 

其中：

#Source: local data table [2 x 3]
#Groups: 
#
#  R    a    b
#1 n    3    4
#2 s 1, 2 5, 6

#Source: local data table [2 x 3]
#Groups: 
#
#  R        a        b
#1 n <dbl[1]> <dbl[1]>
#2 s <dbl[2]> <dbl[2]>

注意：这将结果存储在字符串中。如果需要更方便的格式来访问元素，可以将以下内容存储在列表中：

df2 <- df %>% 
  group_by(R, S) %>% 
  summarise(i = list(ID)) %>% 
  spread(S, i)  

---

您可以使用

restrape2

中的

dcast

和适当的聚合功能：

library(functional)
library(reshape2)

dcast(df, R~S, value.var='ID', fun.aggregate=Curry(paste0, collapse=','))
#  R   a   b
#1 n   3   4
#2 s 1,2 5,6

甚至如@akrun所强调的：

dcast(df, R~S, value.var='ID', toString)

---

下面是一个使用纯旧data.table语法的替代方案：

DT[,lapply(split(ID,S),list),by=R]

# or...

DT[,lapply(split(ID,S),toString),by=R]

---

我有6列和3行，但我认为这并不重要。我只需要每个不同组的ID。

DT[，paste0（ID，collapse=“，”），by=c（“R”，“S”）]

是一个开始，它没有给出一个向量，而是一个sting表示。只是扩展@Chris idea

dcast（DT[，paste0（ID，collapse=“，”），by=c（“R”，“S”）]，R~S，value.var='V1'））克里斯考虑将其作为一个解决方案，从<代码>数据> <代码> dCase>代码>选项。表< /代码> @史蒂文波普尔，基本上是克里斯的想法。如果他没有发布解决方案，您可以添加它。功能是我的基本软件包：）非常适合
toString
！
DT[,lapply(split(ID,S),list),by=R]

# or...

DT[,lapply(split(ID,S),toString),by=R]