R 是否有一种方法可以将多行分散到多个列中？

我是一个初学者，所以道歉，如果这不是很流利。我想分散我的数据，以便一个示例文件的所有变量都在一行中。我的数据（RW_leftjoin）当前看起来像这样：

           Sample_File   Marker Peak Allele Height
 1: A02_1710963103.fsa     AMEL    1      X   5137
 2: A02_1710963103.fsa     AMEL    2      Y   4898
 3: A02_1710963103.fsa   CSF1PO    1     11    805
 4: A02_1710963103.fsa   CSF1PO    2     12    652

Sample_File          AMEL1 AMEL2 Height1 Height2 CSF1PO1 CSF1PO1 Height1 Height2
 1: A02_1710963103.fsa    X    Y    5137    4898    11    12      805    652

rowid Sample_File    Marker    Peak Height AMEL1 AMEL2 CSF1PO1 CSF1PO2
   <int> <chr>              <chr>    <dbl> <chr>  <chr> <chr> <chr>   <chr>  
 1    1 A02_1710963103.fsa AMEL    1 5137    X    NA    NA      NA     
 2    2 A02_1710963103.fsa AMEL    2 4898   NA    Y     NA      NA     
 3    3 A02_1710963103.fsa CSF1PO    1 805    NA    NA    11    NA     
 4    4 A02_1710963103.fsa CSF1PO    2 652    NA    NA    NA    12

我希望我的数据如下所示：

           Sample_File   Marker Peak Allele Height
 1: A02_1710963103.fsa     AMEL    1      X   5137
 2: A02_1710963103.fsa     AMEL    2      Y   4898
 3: A02_1710963103.fsa   CSF1PO    1     11    805
 4: A02_1710963103.fsa   CSF1PO    2     12    652

Sample_File          AMEL1 AMEL2 Height1 Height2 CSF1PO1 CSF1PO1 Height1 Height2
 1: A02_1710963103.fsa    X    Y    5137    4898    11    12      805    652

rowid Sample_File    Marker    Peak Height AMEL1 AMEL2 CSF1PO1 CSF1PO2
   <int> <chr>              <chr>    <dbl> <chr>  <chr> <chr> <chr>   <chr>  
 1    1 A02_1710963103.fsa AMEL    1 5137    X    NA    NA      NA     
 2    2 A02_1710963103.fsa AMEL    2 4898   NA    Y     NA      NA     
 3    3 A02_1710963103.fsa CSF1PO    1 805    NA    NA    11    NA     
 4    4 A02_1710963103.fsa CSF1PO    2 652    NA    NA    NA    12

使用R可以吗

我试过使用这个：

RW_spread <- RW_leftjoin %>%
  rowid_to_column() %>% 
  group_by(Sample_File, Marker) %>%
  mutate(ID = paste0(Marker, Peak)) %>%
  ungroup() %>%
  spread(ID, Allele)

RW\u价差%
rowid_到_列（）%>%
分组依据（样本文件、标记）%>%
突变（ID=0（标记，峰值））%>%
解组（）%>%
传播（ID，等位基因）

但数据如下所示：

           Sample_File   Marker Peak Allele Height
 1: A02_1710963103.fsa     AMEL    1      X   5137
 2: A02_1710963103.fsa     AMEL    2      Y   4898
 3: A02_1710963103.fsa   CSF1PO    1     11    805
 4: A02_1710963103.fsa   CSF1PO    2     12    652

Sample_File          AMEL1 AMEL2 Height1 Height2 CSF1PO1 CSF1PO1 Height1 Height2
 1: A02_1710963103.fsa    X    Y    5137    4898    11    12      805    652

rowid Sample_File    Marker    Peak Height AMEL1 AMEL2 CSF1PO1 CSF1PO2
   <int> <chr>              <chr>    <dbl> <chr>  <chr> <chr> <chr>   <chr>  
 1    1 A02_1710963103.fsa AMEL    1 5137    X    NA    NA      NA     
 2    2 A02_1710963103.fsa AMEL    2 4898   NA    Y     NA      NA     
 3    3 A02_1710963103.fsa CSF1PO    1 805    NA    NA    11    NA     
 4    4 A02_1710963103.fsa CSF1PO    2 652    NA    NA    NA    12

rowid样本\u文件标记峰值高度AMEL1 AMEL2 CSF1PO1 CSF1PO2
1 A02_1710963103.fsa AMEL 1 5137 X NA NA
2 A02_1710963103.fsa AMEL 2 4898不适用
3 3 A02_1710963103.fsa CSF1PO 1 805 NA 11 NA
4 4 A02_1710963103.fsa CSF1PO 2 652 NA 12

---

非常感谢您的建议。

一种

tidyr

方法是

将
等位基因
和
高度
变量收集到一个列中，并使用剩余列创建一个关键变量（不包括用作id的变量）使用
unite
然后
spread
ing键/值对

library(tidyr) 

RW_leftjoin %>%
  gather(key, value, Allele, Height) %>%
  unite(tmp, c("Marker", "Peak", "key")) %>%
  spread(tmp, value)

         Sample_File AMEL_1_Allele AMEL_1_Height AMEL_2_Allele AMEL_2_Height CSF1PO_1_Allele CSF1PO_1_Height CSF1PO_2_Allele CSF1PO_2_Height
1 A02_1710963103.fsa             X          5137             Y          4898              11             805              12             652

请注意，
tidyr
的当前开发版本（0.8.3.900）包含函数
pivot\u wide
，该函数在单个函数调用中将data.frame转换为所需的wide格式（另请参见以下位置的vignette）：

library（tidyr）
枢轴宽度（df，名称来自=c（“标记”，“峰值”），值来自=c（“等位基因”，“高度”））
#>样本文件等位基因\u AMEL\u 1等位基因\u AMEL\u 2等位基因\u CSF1PO\u 1
#>1 A02_1710963103.fsa X Y 11
#>等位基因CSF1PO 2高度AMEL 1高度AMEL 2高度CSF1PO 1
#> 1              12          5137          4898             805
#>高度\u CSF1PO\u 2
#> 1             652
包装版本（“tidyr”）
#> [1] '0.8.3.9000'

数据

df因为我个人更喜欢
data.table
而不是
tidyverse
，所以我会这样做

dcast(df,Sample_File~Marker+Peak,value.var=c("Allele","Height"))

该命令的作用是按标记和峰值（
Sample\u File~Marker+Peak
）对样本进行分组，并用等位基因和高度（
value.var=c（“等位基因”，“高度”）
）的值填充表格！非常好，谢谢！我不知道
unite
函数-那太聪明了。再次感谢。