使用dplyr和tidyr并行合并两种类型的列

我正在尝试将一些代码从

plyr

移植到

dplyr

在一个特定的例子中，我得到了两种我想要分组的列：

nameX

和

propX

（参见下面的示例数据框

foo

），以及一个

id

列。使用

ddply

得到的结果给了我一个只有3列的数据框，

id

，

name

和

prop

（请参见下面的数据框

bar

）

---

你在正确的轨道上。关键是这里有两件事要考虑：首先，你需要定义哪些“名称”和“支柱”列在一起。其次，必须将所有不同的列名转换为两个不同的名称

grps <- c("name1" = "g1",
         "prop1" = "g1",
         "name2" = "g2",
         "prop2" = "g2",
         "name1.1" = "g3",
         "prop2.1" = "g3")


foo %>% 
  tbl_df %>%
  gather(varname,value,-id) %>%
  mutate(grpname = grps[varname]) %>%
  mutate(varname2 = varname %>% grepl("^name",.) %>% ifelse("name",varname),
         varname3 = varname %>% grepl("^prop",.) %>% ifelse("prop",varname2)) %>%
  select(id,grpname,varname3,value) %>%
  spread(varname3,value)

  id grpname name prop
1  A      g1  dXz   20
2  A      g2  Rpt   65
3  A      g3  YYq   15
4  B      g1  hut   30
5  B      g2  TPn   50
6  B      g3  pTm   20
7  C      g1  JpT   45
8  C      g2  Fil   25
9  C      g3  jjS   30

grps%
tbl_df%>%
聚集（varname，value，-id）%>%
突变（grpname=grps[varname]）%>%
变异（varname2=varname%%>%grepl（“^name”，）%%>%ifelse（“name”，varname），
varname3=varname%>%grepl（“^prop”，）%>%ifelse（“prop”，varname2））%>%
选择（id、grpname、varname3、值）%>%
排列（varname3，值）
id grpname名称属性
1 A g1 dXz 20
2 A g2 Rpt 65
3 A g3 YYq 15
4 B g1小屋30
5 B g2 TPn 50
6 B g3 pTm 20
7 C g1 JpT 45
8 C g2 Fil 25
9 C g3 jjS 30

如果使用separate:

foo%%>%gather（varname，value，-id）%%>%separate（varname，c（“var”，“num”），4）%%>%spread（var，value，convert=TRUE）

Nice！如果变量名不同（例如，

name1

，

proportion1

），我们可以使用

separate（varname，c（“var”，“num”），-1）

，对吗？@hadley:以@AndrewMacDonald的评论为基础，在处理变量名完全不同的情况时，最优雅的方法是什么？或者，如果要拆分两个以上的名称（例如

name1

，

proportion1

，

myclass1

，等等），那么最优雅的方法是什么呢？@Pierre后一种情况非常简单——您只需要得到更多级别的

var

列。如果你不能指望数字只有一个位数（例如，

name1

，

name21

）。那么，提取数值可能会有所帮助

foo %>% 
  gather(name, prop, -id)

grps <- c("name1" = "g1",
         "prop1" = "g1",
         "name2" = "g2",
         "prop2" = "g2",
         "name1.1" = "g3",
         "prop2.1" = "g3")


foo %>% 
  tbl_df %>%
  gather(varname,value,-id) %>%
  mutate(grpname = grps[varname]) %>%
  mutate(varname2 = varname %>% grepl("^name",.) %>% ifelse("name",varname),
         varname3 = varname %>% grepl("^prop",.) %>% ifelse("prop",varname2)) %>%
  select(id,grpname,varname3,value) %>%
  spread(varname3,value)

  id grpname name prop
1  A      g1  dXz   20
2  A      g2  Rpt   65
3  A      g3  YYq   15
4  B      g1  hut   30
5  B      g2  TPn   50
6  B      g3  pTm   20
7  C      g1  JpT   45
8  C      g2  Fil   25
9  C      g3  jjS   30