R 重塑数据集

我只是想知道，您是否可以指导我如何根据特定标准重塑数据集以按小时排列，例如，我有以下示例数据集：

我正在尝试将数据集重塑为如下所示：

请问，我如何进行此整形？非常感谢

My sample data:

data = structure(list(date = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "Jan-97", class = "factor"), day = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L), hour = c(1L, 2L, 
3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L), Value = c(65L, 29L, 
31L, 42L, 42L, 52L, 61L, 57L, 55L, 52L, 57L, 46L)), .Names = c("date", 
"day", "hour", "Value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-12L))

---

这将使用

重塑2

包。我确信通过

重塑

功能可以做到这一点，但我不太容易做到这一点

library("reshape2")
dcast(data, date+day~hour, value.var="Value")

给

> dcast(data, date+day~hour, value.var="Value")
    date day  1  2  3  4
1 Jan-97   1 65 29 31 42
2 Jan-97   2 42 52 61 57
3 Jan-97   3 55 52 57 46

如果你不喜欢上面的名字，你可以在以后更改

widedata <- dcast(data, date+day~hour, value.var="Value")
names(widedata)[-(1:2)] <- paste0("hour",names(widedata[-(1:2)]))

---

这将使用

重塑2

包。我确信通过

重塑

功能可以做到这一点，但我不太容易做到这一点

library("reshape2")
dcast(data, date+day~hour, value.var="Value")

给

> dcast(data, date+day~hour, value.var="Value")
    date day  1  2  3  4
1 Jan-97   1 65 29 31 42
2 Jan-97   2 42 52 61 57
3 Jan-97   3 55 52 57 46

如果你不喜欢上面的名字，你可以在以后更改

widedata <- dcast(data, date+day~hour, value.var="Value")
names(widedata)[-(1:2)] <- paste0("hour",names(widedata[-(1:2)]))

---

这可以使用

重塑

reshape(data, idvar=c('date','day'), direction='wide', timevar='hour')

这可以使用
重塑

reshape(data, idvar=c('date','day'), direction='wide', timevar='hour')

这是在base中执行此操作的一种方法：

reshape(data, timevar = c("hour"), v.names = c("Value"),  
    idvar = c("date", "day"), direction = "wide")

编辑：如Brian所用，如果要保留名称，请使用：

names(DF)[-c(1:2)] <- paste0("hour", 1:4)
rownames(DF)<- 1:nrow(DF)
DF

这是在base中执行此操作的一种方法：

reshape(data, timevar = c("hour"), v.names = c("Value"),  
    idvar = c("date", "day"), direction = "wide")

编辑：如Brian所用，如果要保留名称，请使用：

names(DF)[-c(1:2)] <- paste0("hour", 1:4)
rownames(DF)<- 1:nrow(DF)
DF

使用
dplyr
和
tidyr
软件包进行更新：

library(tidyr)
library(dplyr)
data %>% mutate(hour=paste0('hour', hour)) %>% spread(hour, Value)
#    date day hour1 hour2 hour3 hour4
#1 Jan-97   1    65    29    31    42
#2 Jan-97   2    42    52    61    57
#3 Jan-97   3    55    52    57    46

使用
dplyr
和
tidyr
软件包进行更新：

library(tidyr)
library(dplyr)
data %>% mutate(hour=paste0('hour', hour)) %>% spread(hour, Value)
#    date day hour1 hour2 hour3 hour4
#1 Jan-97   1    65    29    31    42
#2 Jan-97   2    42    52    61    57
#3 Jan-97   3    55    52    57    46

+我还在打字。
重塑
包和
铸造
将执行相同的操作<代码>演员阵容（数据，日期+天~小时，value='value'）
感谢Brian和Justin，这正是我想要了解如何重塑的原因。再次感谢，问候，#+1我还在打字。
重塑
包和
铸造
将执行相同的操作<代码>演员阵容（数据，日期+天~小时，value='value'）
感谢Brian和Justin，这正是我想要了解如何重塑的原因。再次感谢，尊敬，#感谢Smu的回答，第一个更适合我正在寻找的内容，但感谢您尝试帮助我：）感谢Smu的回答，第一个更适合我正在寻找的内容，但感谢您尝试帮助我：）如果要更改列名，
library（dplyr）；数据%>%变异（hour=paste0（'hour'，hour））%%>%spread（hour，Value））
或者只使用
spread（data，hour，Value）%%>%setNames（，c（names（.）[1:2]，paste0（'hour'，names（.）[3:6]）
@akrun看起来好多了。我将浏览其他示例，并练习宽范围和长范围的重塑；数据%>%变异（hour=paste0（'hour'，hour））%%>%spread（hour，Value））
或者只使用
spread（data，hour，Value）%%>%setNames（，c（names（.）[1:2]，paste0（'hour'，names（.）[3:6]）
@akrun看起来好多了。我将学习其他示例，并练习宽和长整形。