用于dcast'ing data.frame的公式

我有一个带有colname的data.frame:A01，A02，…，A25，…，Z01，…，Z25总共26*25。例如：

set.seed(1)
df <- data.frame(matrix(rnorm(26*25),ncol=26*25,nrow=1))
cols <- c(paste("0",1:9,sep=""),10:25)
colnames(df) <- c(sapply(LETTERS,function(l) paste(l,cols,sep="")))

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我想把它播送到一个数据框中。26x25行的帧是a-Z，列是01-25。知道这个dcast的公式是什么吗？

删除列看起来不太好，仍然在学习data.table。需要有人把它弄漂亮

# convert to data.table
df <- data.table(df)

# melt all the columns first
test <- melt(df, measure.vars = names(df))

# split the original column name by letter
# paste the numbers together
# then remove the other columns
test[ , c("ch1", "ch2", "ch3") := tstrsplit(variable, "")][ , "ch2" := 
paste(ch2, ch3, sep = "")][ , c("ch3", "variable") := NULL]

# dcast with the letters (ch1) as rows and numbers (ch2) as columns
dcastOut <- dcast(test, ch1 ~ ch2 , value.var = "value")

然后删除包含数字的第一列

我们可以使用tidyverse

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您要查找的公式可以来自melt的data.table实现中的patterns参数。dcast用于从长形到宽形，而melt用于从宽形到长形。melt不使用公式方法

基本上，您需要执行以下操作：

library(data.table)
setDT(df)                     ## convert to a data.table
cols <- sprintf("%02d", 1:25) ## Easier way for you to make cols in the future
melt(df, measure.vars = patterns(cols), variable.name = "ID")[, ID := LETTERS][]

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使用base R REFORMATE，您可以从REFORMATEDF开始，方向=long，sep=，VARINGING=TRUE，timevar=NULLWAY melt data.table首先获取两列，即值和原始列名。然后，使用tstrsplit将字母和数字分开，然后将数字粘贴在一起，然后使用dcast。这是个坏主意吗？@din-我觉得这是个合理的解决办法。

library(data.table)
setDT(df)                     ## convert to a data.table
cols <- sprintf("%02d", 1:25) ## Easier way for you to make cols in the future
melt(df, measure.vars = patterns(cols), variable.name = "ID")[, ID := LETTERS][]