R-将一个data.frame格式化为另一个'；合并'；data.frame基于一列中的公共值，该值跨不同的列而定

我从一个由三列组成的数据框开始。 第#1列包含ID，指示某些人（第#2列）的体重（第#3列）以千克为单位测量时的3个不同时间段

所有人员都进行了不定期的测量，这意味着一些人员在一个时间段内被测量多次或仅测量一次，但不是在所有时间段内

   id       person_name person_weight
    1          Carol         51
    1          Mike          76
    1          Mike          81
    1          Dave          66
    1          Carol         59
    2          James         78
    2          Simone        55
    2          Simone        49
    2          David         85
    3          Mike          93
    3          Dave          110
    3          Dave          98 

实际上，这里的全部只是一个简单的例子。。因此，如果这种数据收集毫无意义，就不要麻烦了

现在，我想计算一段时间内每个人的平均体重，然后 最终得到一个组合数据帧，如下所示：

group_id    Carol   Mike    Dave    James   Simone  David
   1         55     78.5     66      NA       NA     NA
   2         NA      NA      NA      78       52     85
   3         NA      93      104     NA       NA     NA

我尝试了一些基本的R函数（table、apply等），但无法处理跨列的依赖性

---

提前感谢您的帮助，让我更接近第二个/组合的数据帧

似乎是一个简单的

dcast

：

library(reshape2)
dcast(dat,id ~person_name,
      fun.aggregate = mean,
      value.var = "person_weight",fill = NA_real_)
  id Carol Dave David James Mike Simone
1  1    55   66    NA    NA 78.5     NA
2  2    NA   NA    85    78   NA     52
3  3    NA  104    NA    NA 93.0     NA

---

似乎是一个简单的dcast：

library(reshape2)
dcast(dat,id ~person_name,
      fun.aggregate = mean,
      value.var = "person_weight",fill = NA_real_)
  id Carol Dave David James Mike Simone
1  1    55   66    NA    NA 78.5     NA
2  2    NA   NA    85    78   NA     52
3  3    NA  104    NA    NA 93.0     NA

---

我认为一些词汇在这里会很有用。您的第一个数据集，其中每个测量都是一个单独的记录，称为

long

格式化数据。有两种对应的

wide

格式：一种是每组一行（您想要的），另一种是每个人一行。在长格式和宽格式之间切换通常称为

重塑

；我们

将

宽数据融合为长数据，并

将

长数据转换为宽数据。这些都是强大的概念，

reforme2

是它们的一个很好的实现——让生活变得更加轻松。值得花时间学习。“值得花时间学习”。Joran的解决方案认可了你的建议。我认为一些词汇在这里会很有帮助。您的第一个数据集，其中每个测量都是一个单独的记录，称为

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将

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