如何控制新变量'；tidyr'后的名称；什么是传播？

我有一个具有面板结构的数据框架：每台机组两年观察2次：

library（tidyr）
mydf%价差（年、值）%>%过滤器（2012年>0.5）

以下内容很有用，但不够简洁：

---

tmp您可以对以数字开头的列名使用
backticks
，并且
filter
应按预期工作

  mydf %>%
      spread(year, value) %>%
      filter(`2012` > 0.5)
  #  id      2012      2013
  #1  3 0.8453762 0.3346603

或者另一个选项是在创建第二列“year1”和字符串“y”后，使用
unite
将两列连接到单个列n

  mydf %>%
     mutate(year1='y') %>%
     unite(yearN, year1, year) %>%
     spread(yearN, value) %>%
     filter(y_2012 > 0.5)
 #   id    y_2012    y_2013
 #1  3 0.8453762 0.3346603

甚至我们也可以使用
粘贴

 mydf %>%
     mutate(year=paste('y', year, sep="_")) %>%
     spread(year, value) %>%
     filter(y_2012 > 0.5)

另一个选项是使用
setNames（）
函数作为管道中的下一个对象：

mydf %>%
    spread(mydf, year, value) %>%
    setNames( c("id", "y2012", "y2013") ) %>%
    filter(y2012 > 0.5)

使用集合名的唯一问题是，您必须确切地知道当您
spread（）
列时，它们将是什么。大多数情况下，这不是问题，特别是如果您以半交互方式工作

但是，如果您的原始数据中缺少键/值对，则它可能不会显示为列，并且您可能会在不知道的情况下错误地命名列。诚然，如果名称数与列数不匹配，
setNames（）
将抛出一个错误，因此内置了一些错误检查

尽管如此，对我来说，使用
setNames（）
的便利性往往超过了风险。
我知道这个问题最初提出已经有几年了，但对于子孙后代，我还想强调
spread
的
sep
参数。当不
NULL
时，它将用作键名和值之间的分隔符：

mydf %>% 
 spread(key = year, value = value, sep = "")
#  id   year2012  year2013
#1  1 0.15608322 0.6886531
#2  2 0.04598124 0.0792947
#3  3 0.16835445 0.1744542

这并不完全符合问题的要求，但足以满足我的目的。请参见
？排列

使用tidyr 1.0.0更新：tidyr 1.0.0现在引入了
pivot\u加宽
（和
pivot\u加长
），允许在这方面对参数
names\u sep
和
names\u前缀
进行更多控制。因此，现在的要求是：

mydf %>% 
  pivot_wider(names_from = year, values_from = value,
              names_prefix = "year")
# # A tibble: 3 x 3
#        id year2012 year2013
#     <int>    <dbl>    <dbl>
#   1     1    0.347    0.388
#   2     2    0.565    0.924
#   3     3    0.406    0.296

dplyr中的rename（）应该可以做到这一点

library(tidyr); library(dplyr)
mydf %>%
  spread(year,value)%>%
  rename(y2012 = '2012',y2013 = '2013')%>%
  filter(y2012>0.5)

使用
spread（）
的后继者
pivot\u wider（）
我们可以为创建的列提供前缀：

library（tidyr）
种子（1）
mydf#A tible:3 x 3
#>id y2012 y2013
#>     
#> 1     1 0.266 0.372
#> 2     2 0.573 0.908
#> 3     3 0.202 0.898

由（v0.3.0）于2019-09-14创建，在概念上与@crazybilly的答案相同这正是我们想要的：）“更改
排列中的新变量名
”
library(tidyr); library(dplyr)
mydf %>%
  spread(year,value)%>%
  rename(y2012 = '2012',y2013 = '2013')%>%
  filter(y2012>0.5)