R 如何通过重复观察将TIBLE从一列转换为两列

我试图将

df

转换为

df2

。我使用

df3

以一种非常零散的方式完成了它，有没有更简单、更优雅的方法

library(tidyverse)

# I want to transform df
df <- tibble(id = c(1, 2, 1, 2, 1, 2),
             time = c('t1', 't1', 't2', 't2', 't3', 't3'),
             value = c(2, 3, 6, 4, 5, 7))
df
#> # A tibble: 6 x 3
#>      id time  value
#>   <dbl> <chr> <dbl>
#> 1     1 t1        2
#> 2     2 t1        3
#> 3     1 t2        6
#> 4     2 t2        4
#> 5     1 t3        5
#> 6     2 t3        7

# into df2
df2 <- tibble(id = c(1, 2, 1, 2),
              t = c(2, 3, 6, 4),
              r = c(6, 4, 5, 7))
df2
#> # A tibble: 4 x 3
#>      id     t     r
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     2     6
#> 2     2     3     4
#> 3     1     6     5
#> 4     2     4     7


# This is how I did it, but I think it should be a better way
df3 <- df %>% pivot_wider(names_from = time, values_from = value)

b <- tibble(id = numeric(), t = numeric(), r = numeric())
for (i in 2:3){
  a <- df3[,c(1,i,i+1)]
  colnames(a) <- c('id', 't', 'r')
  b <- bind_rows(a, b)
}
b
#> # A tibble: 4 x 3
#>      id     t     r
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     6     5
#> 2     2     4     7
#> 3     1     2     6
#> 4     2     3     4
Created on 2020-11-25 by the reprex package (v0.3.0)

库（tidyverse）
#我想转换df
df#A tible:6 x 3
#>id时间值
#>     
#>1 t1 2
#>2 t1 3
#>3 1 t2 6
#>4 2 t2 4
#>5 1 t3 5
#>6 2 t3 7
#进入df2
df2#A tible:4 x 3
#>id t r
#>     
#> 1     1     2     6
#> 2     2     3     4
#> 3     1     6     5
#> 4     2     4     7
#我就是这样做的，但我认为这应该是一个更好的方法
df3%轴宽（名称从=时间，值从=值）
b1165
#> 2     2     4     7
#> 3     1     2     6
#> 4     2     3     4
由reprex软件包（v0.3.0）于2020年11月25日创建

对于每个

id

，您可以使用

lead

选择下一个值，创建

r

列并删除

NA

行

library(dplyr)

df %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(t = value, 
         r = lead(value)) %>%
  na.omit() %>%
  select(id, t, r)

#     id     t     r
#  <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1     2     6
#2     2     3     4
#3     1     6     5
#4     2     4     7

库（dplyr）
df%>%
分组依据（id）%>%
突变（t=值，
r=铅（值））%>%
na.省略（）%>%
选择（id、t、r）
#id t r
#    
#1     1     2     6
#2     2     3     4
#3     1     6     5
#4     2     4     7

我们可以从

dplyr

版本>=1.0中使用

摘要。以前，它限制每个组只返回一个观察结果。从版本>=1.0开始，情况不再如此。可以返回任意数量的行，即可以比原始行数短或长

library(dplyr)
df %>% 
   group_by(id) %>%
   summarise(t = value[-n()], r = value[-1], .groups = 'drop')

-输出

# A tibble: 4 x 3
#     id     t     r
#  <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1     2     6
#2     1     6     5
#3     2     3     4
#4     2     4     7

#一个tible:4 x 3
#id t r
#    
#1     1     2     6
#2     1     6     5
#3     2     3     4
#4     2     4     7