R 如何排列键和值长度相等的列（不创建ID）？

我正试图传播此数据集以用于演示目的：

library(tibble)
library(tidyr)
tibble(var1 = c('a', 'a', 'a', 'b','b', 'b'), value=c(2,1,4,2,1,4)) %>% 
spread(var1, value)

最后，我想

    a     b
  <chr> <dbl>
1     2     2
2     1     1
3     4     4

ab
1     2     2
2     1     1
3     4     4

但我得到了一个错误：

错误：行（1、2、3）、（4、5、6）的标识符重复

---

有没有一种方法可以实现将数据集分散到长度相等的列中？我不知道为什么在这种特殊情况下会出现重复标识符的问题。

函数尝试确定值应该放在哪一行，并尝试使用

var1

作为行的标识符

正如@Frank提到的，您需要创建此列作为标识符。行的标识符表示您将提供的数字将影响值的顺序

检查此示例：

library(tidyverse)

df = tibble(var1 = c('a', 'a', 'a', 'b','b', 'b'), value=c(2,1,4,2,1,4)) 

df %>%
  group_by(var1) %>%
  mutate(id = row_number()) %>%
  spread(var1, value)

# # A tibble: 3 x 3
#     id     a     b
# * <int> <dbl> <dbl>
# 1     1     2     2
# 2     2     1     1
# 3     3     4     4

df %>%
  group_by(var1) %>%
  mutate(id = n():1) %>%
  spread(var1, value)

# # A tibble: 3 x 3
#      id     a     b
# * <int> <dbl> <dbl>
# 1     1     4     4
# 2     2     1     1
# 3     3     2     2

库（tidyverse）
df=tibble（var1=c（'a'，'a'，'a'，'b'，'b'，'b'），value=c（2,1,4,2,1,4））
df%>%
分组依据（var1）%>%
变异（id=行号（））%>%
价差（var1，value）
##tibble:3 x 3
#身份证
# *   
# 1     1     2     2
# 2     2     1     1
# 3     3     4     4
df%>%
分组依据（var1）%>%
变异（id=n（）：1）%>%
价差（var1，value）
##tibble:3 x 3
#身份证
# *   
# 1     1     4     4
# 2     2     1     1
# 3     3     2     2

函数

spread

尝试识别值应该放在哪一行，并尝试使用

var1

作为行的标识符

正如@Frank提到的，您需要创建此列作为标识符。行的标识符表示您将提供的数字将影响值的顺序

检查此示例：

library(tidyverse)

df = tibble(var1 = c('a', 'a', 'a', 'b','b', 'b'), value=c(2,1,4,2,1,4)) 

df %>%
  group_by(var1) %>%
  mutate(id = row_number()) %>%
  spread(var1, value)

# # A tibble: 3 x 3
#     id     a     b
# * <int> <dbl> <dbl>
# 1     1     2     2
# 2     2     1     1
# 3     3     4     4

df %>%
  group_by(var1) %>%
  mutate(id = n():1) %>%
  spread(var1, value)

# # A tibble: 3 x 3
#      id     a     b
# * <int> <dbl> <dbl>
# 1     1     4     4
# 2     2     1     1
# 3     3     2     2

库（tidyverse）
df=tibble（var1=c（'a'，'a'，'a'，'b'，'b'，'b'），value=c（2,1,4,2,1,4））
df%>%
分组依据（var1）%>%
变异（id=行号（））%>%
价差（var1，value）
##tibble:3 x 3
#身份证
# *   
# 1     1     2     2
# 2     2     1     1
# 3     3     4     4
df%>%
分组依据（var1）%>%
变异（id=n（）：1）%>%
价差（var1，value）
##tibble:3 x 3
#身份证
# *   
# 1     1     4     4
# 2     2     1     1
# 3     3     2     2

如果您添加一个行号列，它会起作用：

DF%%>%groupby（var1）%%>%mutate（rid=row_number（））%%>%spread（var1，value）

@Frank Ok我正试图避免这种情况（可能标题不清楚），不知道我是否忽略了一些可以替代的参数。谢谢啊，好吧，我只是瞥了一眼身体，错过了标题中的那一点。我不确定需要ID的原因，但安东尼奥斯在下面很好地解释了这一点。（行和列这两个边距都需要VAR来消除输出布局的歧义。这与Reformae2&data.table中的

dcast

是一样的。）如果添加一个行号列，它会起作用：

DF%%>%groupby（var1）%%>%mutate（rid=row\u number（））%%>%spread（var1，value）

@Frank Ok我试图避免这种情况（可能标题不清楚）我想知道我是否忽略了一些我可以使用的论点。谢谢！啊，好吧，我只是瞥了一眼主体，错过了标题中的那一点。我不确定需要ID的原因，但安东尼奥斯在下面很好地解释了这一点。（行和列这两个边距都需要变量，以消除输出布局的歧义。这与整形2&data.table中的

dcast

相同。）