将行透视到单个列中，并使用R中的列名对它们进行索引

我需要将行值转换为一列，并根据列名和行号创建索引。我在R中检查了很多pivot解决方案，但似乎没有一个能够简单地在不创建方法、总和等的情况下进行转换。如果您能提供帮助，我将不胜感激

df1 <- read.table(textConnection("a1,a2,a3
23,34,4
34,44,98"), sep=",", header=TRUE)

df2 <- read.table(textConnection("id,val
1_a1,23
2_a2,34
3_a3,4
4_a1,34
5_a2,44
6_a3,98"), sep=",", header=TRUE)

为此：

    id val
1 1_a1  23
2 2_a2  34
3 3_a3   4
4 4_a1  34
5 5_a2  44
6 6_a3  98

非常感谢

你可以试试

m1 <- t(df1)
d1 <- data.frame(id=paste(seq_along(m1), 
        rownames(m1)[row(m1)], sep="_"), val=c(m1))

 d1
 #   id val
 #1 1_a1  23
 #2 2_a2  34
 #3 3_a3   4
 #4 4_a1  34
 #5 5_a2  44
 #6 6_a3  98

m1你可以试试

m1 <- t(df1)
d1 <- data.frame(id=paste(seq_along(m1), 
        rownames(m1)[row(m1)], sep="_"), val=c(m1))

 d1
 #   id val
 #1 1_a1  23
 #2 2_a2  34
 #3 3_a3   4
 #4 4_a1  34
 #5 5_a2  44
 #6 6_a3  98

m1你可以试试

m1 <- t(df1)
d1 <- data.frame(id=paste(seq_along(m1), 
        rownames(m1)[row(m1)], sep="_"), val=c(m1))

 d1
 #   id val
 #1 1_a1  23
 #2 2_a2  34
 #3 3_a3   4
 #4 4_a1  34
 #5 5_a2  44
 #6 6_a3  98

m1你可以试试

m1 <- t(df1)
d1 <- data.frame(id=paste(seq_along(m1), 
        rownames(m1)[row(m1)], sep="_"), val=c(m1))

 d1
 #   id val
 #1 1_a1  23
 #2 2_a2  34
 #3 3_a3   4
 #4 4_a1  34
 #5 5_a2  44
 #6 6_a3  98

m1这可以通过
tidyr
包中的
gather
轻松完成：

library(tidyr)
df2 <- gather(df1, id, val)

如果您也使用dplyr包，则可以通过以下方式执行此操作：

library(dplyr)
library(tidyr)
df2 <- df1 %>% gather(id, val) %>% mutate(id = paste(id, seq_len(n()), sep = "_"))

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
df2%聚集（id，val）%>%变异（id=paste（id，seq_len（n（）），sep=“”））
这可以通过
tidyr
软件包中的
gather
轻松完成：

library(tidyr)
df2 <- gather(df1, id, val)

如果您也使用dplyr包，则可以通过以下方式执行此操作：

library(dplyr)
library(tidyr)
df2 <- df1 %>% gather(id, val) %>% mutate(id = paste(id, seq_len(n()), sep = "_"))

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
df2%聚集（id，val）%>%变异（id=paste（id，seq_len（n（）），sep=“”））
这可以通过
tidyr
软件包中的
gather
轻松完成：

library(tidyr)
df2 <- gather(df1, id, val)

如果您也使用dplyr包，则可以通过以下方式执行此操作：

library(dplyr)
library(tidyr)
df2 <- df1 %>% gather(id, val) %>% mutate(id = paste(id, seq_len(n()), sep = "_"))

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
df2%聚集（id，val）%>%变异（id=paste（id，seq_len（n（）），sep=“”））
这可以通过
tidyr
软件包中的
gather
轻松完成：

library(tidyr)
df2 <- gather(df1, id, val)

如果您也使用dplyr包，则可以通过以下方式执行此操作：

library(dplyr)
library(tidyr)
df2 <- df1 %>% gather(id, val) %>% mutate(id = paste(id, seq_len(n()), sep = "_"))

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
df2%聚集（id，val）%>%变异（id=paste（id，seq_len（n（）），sep=“”））
require（dplyr）#用于mutate（）
需要（三天）#用于收集（）
d%
变异（id=粘贴（行号（），“id”，sep=“”））
require（dplyr）#用于mutate（）
需要（三天）#用于收集（）
d%
变异（id=粘贴（行号（），“id”，sep=“”））
require（dplyr）#用于mutate（）
需要（三天）#用于收集（）
d%
变异（id=粘贴（行号（），“id”，sep=“”））
require（dplyr）#用于mutate（）
需要（三天）#用于收集（）
d%
变异（id=粘贴（行号（），“id”，sep=“”））
我猜您没有创建
id
column@akrun什么意思？即使在我最初的修订版中，我也包括了我所指的
df2$id行
gather（df1，id，val）#度量中的错误。属性[[1]]：下标超出范围
@akrun我无法重现该错误。您有什么版本的
tidyr
？我有
tidyr\u 0.1.0.9000
同一版本
tidyr\u 0.1.0.9000
我想你没有创建
id
column@akrun什么意思？即使在我最初的修订版中，我也包括了我所指的
df2$id行
gather（df1，id，val）#度量中的错误。属性[[1]]：下标超出范围
@akrun我无法重现该错误。您有什么版本的
tidyr
？我有
tidyr\u 0.1.0.9000
同一版本
tidyr\u 0.1.0.9000
我想你没有创建
id
column@akrun什么意思？即使在我最初的修订版中，我也包括了我所指的
df2$id行
gather（df1，id，val）#度量中的错误。属性[[1]]：下标超出范围
@akrun我无法重现该错误。您有什么版本的
tidyr
？我有
tidyr\u 0.1.0.9000
同一版本
tidyr\u 0.1.0.9000
我想你没有创建
id
column@akrun什么意思？即使在我最初的修订版中，我也包括了我所指的
df2$id行
gather（df1，id，val）#度量中的错误。属性[[1]]：下标超出范围
@akrun我无法重现该错误。您有什么版本的
tidyr
？我有
tidyr\u 0.1.0.9000
同一版本
tidyr\u 0.1.0.9000
谢谢，我欣赏一个纯基础解决方案谢谢，我欣赏一个纯基础解决方案谢谢，我欣赏一个纯基础解决方案谢谢，我欣赏一个纯基础解决方案你为什么想要这样的“id”栏？你总是假定按行未列出吗？我需要一种方法来跟踪它们以前驻留的列，但它对于数据透视数据集中的新列是唯一的。。。如果这是合理的，但未列出的顺序并不是特别重要？我提出这个问题的部分原因是，当R可以处理多个列作为分组变量时，不让值像这样粘贴在一起对我来说更有意义。你为什么希望“id”列像这样？你总是假定按行未列出吗？我需要一种方法来跟踪它们以前驻留的列，但它对于数据透视数据集中的新列是唯一的。。。如果这是合理的，但未列出的顺序并不是特别重要？我提出这个问题的部分原因是，当R可以处理多个列作为分组变量时，不让值像这样粘贴在一起对我来说更有意义。你为什么希望“id”列像这样？你总是假定按行未列出吗？我需要一种方法来跟踪它们以前驻留的列，但它对于数据透视数据集中的新列是唯一的。。。如果这是合理的，但未列出的顺序并不是特别重要？我提出这个问题的部分原因是，当R可以处理多个列作为分组变量时，不让值像这样粘贴在一起对我来说更有意义。你为什么希望“id”列像这样？你总是假定按行未列出吗？我需要一种方法来跟踪它们以前驻留的列，但它对于数据透视数据集中的新列是唯一的。。。如果这是合理的，但未列出的顺序并不是特别重要？我提出这一问题的部分原因是，当R可以处理多个列作为分组变量时，不让值像这样粘贴在一起对我来说通常更有意义。