R 熔铸数据框会产生不正确的输出

我在

重塑

包中的

铸造

/

熔化

过程中遇到了一个奇怪的行为。如果我投射一个

data.frame

，然后尝试

melt

它，那么

melt

就会出错。从cast

data.frame

手动取消设置“df.melt”类可以使其正确熔化

有人知道这是否是预期行为吗？如果是，当您需要它时，用例是什么

一个小代码示例显示了以下行为：

> df <- data.frame(type=c(1, 1, 2, 2, 3, 3), variable="n", value=c(71, 72, 68, 80, 21, 20))

> df
  type variable value
1    1        n    71
2    1        n    72
3    2        n    68
4    2        n    80
5    3        n    21
6    3        n    20

> df.cast <- cast(df, type~., sum)
> names(df.cast)[2] <- "n"

> df.cast
  type   n
1    1 143
2    2 148
3    3  41

> class(df.cast)
[1] "cast_df"    "data.frame"

> melt(df.cast, id="type", measure="n")
         type value value
X.all.      1   143 (all)
X.all..1    2   148 (all)
X.all..2    3    41 (all)

> class(df.cast) <- "data.frame"
> class(df.cast)
[1] "data.frame"

> melt(df.cast, id="type", measure="n")
  type variable value
1    1        n   143
2    2        n   148
3    3        n    41

>测向
类型变量值
1 n 71
2 1 n 72
3 2 n 68
4 2 n 80
5 3 n 21
6 3 n 20
>df.cast名称（df.cast）[2]df.cast
n型
1    1 143
2    2 148
3    3  41
>等级（df.cast）
[1] “数据帧”
>熔体（df.cast，id=“type”，measure=“n”）
类型值
全部。1143（全部）
X.all..1 2 148（全部）
X.all..2 3 41（全部）
>类（df.cast）类（df.cast）
[1] “数据帧”
>熔体（df.cast，id=“type”，measure=“n”）
类型变量值
1 n 143
2 n 148
3 n 41

在投射数据帧之前，您需要熔化数据帧。不熔化的铸造会产生各种意想不到的行为，因为重塑必须猜测数据的结构。

我知道这是一个老问题，不太可能引起很多兴趣。我也不太明白为什么要做示例中演示的事情。然而，总结一下答案，要么：

在再次“熔化”之前，将

df.cast

包装在

as.data.frame

中

删除“重塑”并更新为“重塑2”。当您发布此问题时，这是不适用的，因为您的问题比“重塑2”的版本1早了大约半年

这是一个较长的步行路线：

首先，我们将加载“重塑”和“重塑2”，执行“转换”，并重命名“n”变量。显然，附加了“R2”的对象是来自“重塑2”的对象，“R1”来自“重塑”

一些观察结果是显而易见的：

• 通过查看

  类的输出

  ，您可以猜到，如果您使用“重塑2”，您在做您想做的事情时不会遇到任何问题
• 哇。

  str（df.cast.R1）

  的输出是我见过的最奇怪的

  data.frame

  ！实际上看起来有两个单变量

  data.frame

  s

有了这些新知识，在我们不想更改您铸造的

data.frame

的

类的前提下，让我们继续：

# You don't want this
melt(df.cast.R1, id="type", measure="n") 
#          type value value
# X.all.      1   143 (all)
# X.all..1    2   148 (all)
# X.all..2    3    41 (all)

# You *do* want this
melt(as.data.frame(df.cast.R1), id="type", measure="n")
#   type variable value
# 1    1        n   143
# 2    2        n   148
# 3    3        n    41

# And the class has not bee altered
class(df.cast.R1)
# [1] "cast_df"    "data.frame"

# As predicted, this works too.
melt(df.cast.R2, id="type", measure="n")
#   type variable value
# 1    1        n   143
# 2    2        n   148
# 3    3        n    41


如果您仍在从“整形”中使用<代码> Case<代码>，请考虑升级到“RESHAPE2”，或者在熔体>代码>中编写一个方便的包装器函数…也许
melt2

melt2 <- function(data, ...) {
  ifelse(isTRUE("cast_df" %in% class(data)), 
         data <- as.data.frame(data), 
         data <- data)
  melt(data, ...)
}

我很困惑。你为什么要融化一个已经是长格式的df？而且你使用
cast
也没有多大意义。通常在使用
melt
后再使用它。请详细解释一下您尝试执行的操作以及预期的结果。@PaulHiemstra，您没有切换的原因是什么？（问一个通常坚持基本R重塑以满足其所有重塑需求的人）我只是没有感觉到这种需求，我主要使用
melt
为ggplot2或plyr准备数据，仅此而已。
# You don't want this
melt(df.cast.R1, id="type", measure="n") 
#          type value value
# X.all.      1   143 (all)
# X.all..1    2   148 (all)
# X.all..2    3    41 (all)

# You *do* want this
melt(as.data.frame(df.cast.R1), id="type", measure="n")
#   type variable value
# 1    1        n   143
# 2    2        n   148
# 3    3        n    41

# And the class has not bee altered
class(df.cast.R1)
# [1] "cast_df"    "data.frame"

# As predicted, this works too.
melt(df.cast.R2, id="type", measure="n")
#   type variable value
# 1    1        n   143
# 2    2        n   148
# 3    3        n    41

melt2 <- function(data, ...) {
  ifelse(isTRUE("cast_df" %in% class(data)), 
         data <- as.data.frame(data), 
         data <- data)
  melt(data, ...)
}

melt2(df.cast.R, id="type", measure="n")
#    ype variable value
# 1    1        n   143
# 2    2        n   148
# 3    3        n    41