如何按id使用grep（）数据

我有一个df

RawDat

，有两行

ID，数据

。我想通过id grep（）我的数据，例如使用lappy（）生成一个新的df，其中数据按id排序为列： 我的df看起来像这样，除了我有>80000行和75个ID：

ID数据
abl 564
dlh 78
vho 354
mez 15
abl 662
dlh 69
vho 333
mez 9
.
.
.

我可以使用grep（）函数手动提取数据：

ExtRawDat = as.data.frame(RawDat[grep("abl",RawDat$ID),])

但是，我不想这样做75次，然后cbind（）他们。相反，我希望使用lappy（）函数将其自动化。我尝试了以下代码的几种变体，但没有得到提供所需输出的脚本

我有一个75个id的向量来循环我的参数

ExtRawDat = as.data.frame(lapply(ProLisV[1:75],function(x){     
Temp1 = RawDat[grep(x,RawDat$ID),]      # The issue is here, the pattern is not properly defined with the X input (is it detrimental that some of the names in the list having spaces etc.?)
Values = as.data.frame(Temp1$data)
list(Values$data)
}))

所需的输出如下所示：

abl dlh vho mez。。。
564     78     354     15
662     69     333     9
.
.
.

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如何调整该功能以提供所需的输出？谢谢。

看起来您正在尝试将数据从长格式转换为宽格式。一种简单的方法是使用

tidyr

软件包中的

spread

功能。要使用它，我们需要一个列，因此我们将首先添加一个分组变量：

n.ids <- 4 # With your full data this should be 75
df$group <- rep(1:n.ids, each = n.ids, length.out = nrow(df))
tidyr::spread(df, ID, data)

#   group abl dlh mez vho
# 1     1 564  78  15 354
# 2     2 662  69   9 333

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谢谢C.布劳恩！这是一个非常简洁的解决方案，完全符合我的意图。但是有一件事：在75个组之后，组再次从1开始，而tidyr:：spread（）由于行的标识符重复而抛出一个错误如何告诉rep（）函数继续编号直到行结束？谢谢。在rep（）函数中，第一个参数应为

1:nrow（RawDat）

df <- read.table(text = "
  ID     data
  abl     564
  dlh     78
  vho     354
  mez     15
  abl     662
  dlh     69
  vho     333
  mez     9", header = T)