%r中的数据广播具有重复项且没有聚合

Question

我在这里看了很多类似的问题，但找不到解决这种情况的答案。我的数据框是这样的：

SET SP   T1  T2  T3
A   dog  1  0   0
A   cat  0  NA  4
A   bird 5  0   NA
B   cat  2  0   0
B   bird NA 3   0
C   dog  1  0   0
C   cat  0  0   6
C   bird 0  0   0
D   dog  NA 22  1

其中SET被刻意重复多次，每个记录包括单个SP和多个试验的值(T1-3)。

我想要的是一个宽的数据帧，如下所示。不能进行任何类型的求和/求平均值/数学运算：

SET DOG_T1  DOG_T2  DOG_T3  CAT_T1  CAT_T2  CAT_T3  BIRD_T1 BIRD_T2 BIRD_T3
142   1     0       0      0        NA      4       5       0       NA
255  NA     NA     NA      2        0       0       NA      3       0
336   1     0      0       0        0       6       0       0       0
66   NA    22      1       NA       NA      NA      NA      NA      NA

我尝试了以下方法，但收到错误信息，默认长度为melt和dcast。这会将SET变量转换为不同的数字，并且仅填充0和1作为值。

df %>% 
  group_by(SET, SP) %>% 
  melt(id.vars = c('SET','SP')) %>%
  data.table::dcast(SP + variable ~ SET, fun.aggregate = NULL, value.var = 'value')

当我没有任何重复的集合时，这是有效的，但一旦我包含了完整的数据集，它就会失败。注意:我的实际数据帧大约是250万行，所以速度是个问题。

Answer 1

这是dcast.data.table出类拔萃的地方。它允许多个参数作为'value.var'，允许非常简洁的语法：

library(data.table)
dcast(df, SET ~ SP, value.var=c("T1", "T2", "T3"))
#   SET T1_bird T1_cat T1_dog T2_bird T2_cat T2_dog T3_bird T3_cat T3_dog
#1:   A       5      0      1       0     NA      0      NA      4      0
#2:   B      NA      2     NA       3      0     NA       0      0     NA
#3:   C       0      0      1       0      0      0       0      6      0
#4:   D      NA     NA     NA      NA     NA     22      NA     NA      1

Answer 2

按照上面的@lukeA，但在dcast()函数调用中添加fun.aggregate = identity或fun.aggregate = list参数

Answer 3

你可以试一试

library(tidyverse)
df <- read.table(header=T, text="
SET SP   T1  T2  T3
A   dog  1  0   0
A   cat  0  NA  4
A   bird 5  0   NA
B   cat  2  0   0
B   bird NA 3   0
C   dog  1  0   0
C   cat  0  0   6
C   bird 0  0   0
D   dog  NA 22  1")
df %>% 
  gather(var, val, -(1:2)) %>% 
  unite("SP", SP, var) %>% 
  spread(SP, val)
#   SET bird_T1 bird_T2 bird_T3 cat_T1 cat_T2 cat_T3 dog_T1 dog_T2 dog_T3
# 1   A       5       0      NA      0     NA      4      1      0      0
# 2   B      NA       3       0      2      0      0     NA     NA     NA
# 3   C       0       0       0      0      0      6      1      0      0
# 4   D      NA      NA      NA     NA     NA     NA     NA     22      1