类似于dcast，但没有数据总和

Question

我已经为R生存包组织了数据，但希望将其导出以在使用不同结构的Graphpad Prism中工作。

#Example data
Treatment<-c("A","A","A","A","A","B","B","B","B","B")
Time<-c(3,4,5,5,5,1,2,2,3,5)
Status<-c(1,1,0,0,0,1,1,1,1,1)
df<-data.frame(Treatment,Time,Status)

R生存包数据结构如下所示

Treatment Time Status
A           3     1
A           4     1
A           5     0
A           5     0
A           5     0
B           1     1
B           2     1
B           2     1
B           3     1
B           5     1

我需要的输出将每个处理组织为一列，然后按时间排序。然后，每个个体根据其状态被记录为1或0。输出应如下所示：

Time        A             B
1                         1
2                         1
2                         1
3           1             1
4           1                         
5           0             1
5           0             
5           0             

dcast()所做的事情与我想要的类似，但是它汇总了状态值并将它们合并到一个单元格中，用于所有具有匹配时间值的个体。

谢谢你的帮助！

Answer 1

当我试图将Sotos的代码实现到我的实际数据时，我遇到了一个奇怪的问题。我得到了错误：

Error in Math.factor(var) : ‘abs’ not meaningful for factors

这很奇怪，因为Sotos的代码适用于这个示例。当我使用sapply()检查示例数据帧时，它给出了结果：

> sapply(df,class)
Treatment      Time    Status 
 "factor" "numeric" "numeric"  

据我所知，我的问题是我的状态变量在我的示例中被读取为数字，但在我的真实数据中却是一个整数：

> sapply(df,class)
Treatment      Time    Status 
 "factor" "numeric" "integer" 

我从.csv加载了我的数据，所以这可能是导致变量调用发生变化的原因。我最终使用as.numeric()更改了状态变量，然后重新生成数据帧。

Status<-as.numeric(df$Status)
df<-data.frame(Treatment, Time, Status)

并且能够将Sotos的代码应用于新的数据帧。