R使用tidyr扩展多个列

以这个样本变量为例

df <- data.frame(month=rep(1:3,2),
                 student=rep(c("Amy", "Bob"), each=3),
                 A=c(9, 7, 6, 8, 6, 9),
                 B=c(6, 7, 8, 5, 6, 7))

但是，我如何分散两个值，例如

A

和

B

，从而使输出类似于

  month Amy.A Bob.A Amy.B Bob.B
1     1     9     8     6     5
2     2     7     6     7     6
3     3     6     9     8     7

---

下面是一个使用

data.table

library(data.table) ## v >= 1.9.6
dcast(setDT(df), month ~ student, value.var = c("A", "B")) 
#    month Amy_A Bob_A Amy_B Bob_B
# 1:     1     9     8     6     5
# 2:     2     7     6     7     6
# 3:     3     6     9     8     7

或者可能的

tidyr

解决方案

df %>% 
  gather(variable, value, -(month:student)) %>%
  unite(temp, student, variable) %>%
  spread(temp, value)

#   month Amy_A Amy_B Bob_A Bob_B
# 1     1     9     6     8     5
# 2     2     7     7     6     6
# 3     3     6     8     9     7

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编辑2019年10月22日

如@gjabel评论中所述，更新的tidyr版本（v1.0.0+） 现在有了

pivot\u更宽的

和

pivot\u更长的

功能（当前处于状态），因此，一种新的方法是

pivot_wider(data = df, 
            id_cols = month, 
            names_from = student, 
            values_from = c("A", "B"))
# # A tibble: 3 x 5
#     month A_Amy A_Bob B_Amy B_Bob
#     <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#   1     1     9     8     6     5
#   2     2     7     6     7     6
#   3     3     6     9     8     7

pivot\u更宽（数据=df，
id_cols=月份，
姓名_from=学生，
值_from=c（“A”、“B”））
##tibble:3 x 5
#一个月A_艾米A_鲍勃B_艾米B_鲍勃
#         
#   1     1     9     8     6     5
#   2     2     7     6     7     6
#   3     3     6     9     8     7

@PolarBear您希望如何处理复制？你想算数吗？什么意思？尝试

数据。表

解决方案并将

fun.aggregate=sum

添加到

dcast

@PolarBear

spread

和

聚集

不是为应用函数而设计的。为此，您可能需要使用

dplyr

。或者你可以像我上面建议的那样使用

dcast

。或者，如果你对此感觉强烈，也可以发布一个新问题。我为这些问题做了一个基准测试：

pivot\u-wide（data=df，id\u-cols=month，names\u-from=student，values\u-from=c（“a”，“B”）

应该在tidyr 1.0.0或更高版本下工作pivot\u-wide也可以在变量名（在本例中为a和B）中不带引号的情况下工作，即pivot\u-wide（data=df，id\u cols=month，name\u from=student，value\u from=c（A，B））

pivot_wider(data = df, 
            id_cols = month, 
            names_from = student, 
            values_from = c("A", "B"))
# # A tibble: 3 x 5
#     month A_Amy A_Bob B_Amy B_Bob
#     <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#   1     1     9     8     6     5
#   2     2     7     6     7     6
#   3     3     6     9     8     7