2016-02-05 1 views
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Ho una tabella come questa,Diffusione vs dcast

> head(dt2) 
    Weight Height Fitted interval limit value 
1 65.6 174.0 71.91200  pred lwr 53.73165 
2 80.7 193.5 91.63237  pred lwr 73.33198 
3 72.6 186.5 84.55326  pred lwr 66.31751 
4 78.8 187.2 85.26117  pred lwr 67.02004 
5 74.8 181.5 79.49675  pred lwr 61.29244 
6 86.4 184.0 82.02501  pred lwr 63.80652 

voglio che hanno in questo modo,

> head(reshape2::dcast(dt2, 
     Weight + Height + Fitted + interval ~ limit, 
     fun.aggregate = mean)) 
    Weight Height Fitted interval  lwr  upr 
1 42.0 153.4 51.07920  conf 49.15463 53.00376 
2 42.0 153.4 51.07920  pred 32.82122 69.33717 
3 43.2 160.0 57.75378  conf 56.35240 59.15516 
4 43.2 160.0 57.75378  pred 39.54352 75.96404 
5 44.8 149.5 47.13512  conf 44.87642 49.39382 
6 44.8 149.5 47.13512  pred 28.83891 65.43133 

Ma usando tidyr::spread, Come posso fare questo?

stavo usando,

> tidyr::spread(dt2, limit, value) 

Ma ottenere l'errore,

Error: Duplicate identifiers for rows (1052, 1056), (238, 242), (1209, 1218), (395, 404), (839, 1170), (25, 356), (1173, 1203, 1215), (359, 389, 401), (1001, 1200), (187, 386), (906, 907), (92, 93), (930, 1144), (116, 330), (958, 1171), (144, 357), (902, 1018), (88, 204), (960, 1008), (146, 194), (1459, 1463), (645, 649), (1616, 1625), (802, 811), (1246, 1577), (432, 763), (1580, 1610, 1622), (766, 796, 808), (1408, 1607), (594, 793), (1313, 1314), (499, 500), (1337, 1551), (523, 737), (1365, 1578), (551, 764), (1309, 1425), (495, 611), (1367, 1415), (553, 601) 

a caso 10 Righe ::

> dt[sample(nrow(dt), 10), ] 
    Weight Height Fitted interval limit value 
1253 52.2 162.5 60.28203  conf upr 61.51087 
426 49.1 158.8 56.54022  pred upr 74.75756 
1117 78.4 184.5 82.53066  conf lwr 80.98778 
1171 85.9 166.4 64.22611  conf lwr 63.21254 
948 61.4 177.8 75.75494  conf lwr 74.66393 
384 90.9 172.7 70.59731  pred lwr 52.41828 
289 75.9 172.7 70.59731  pred lwr 52.41828 
3  44.8 149.5 47.13512  pred lwr 28.83891 
774 87.3 182.9 80.91258  pred upr 99.12445 
772 86.4 175.3 73.22669  pred upr 91.40919 
+0

ti esempio non contiene '' upr' in limit', nè 'conf' in' interval', che significa che il risultato atteso non è riproducibile – mtoto

+0

Perché non tenerlo in formato lungo e solo aggregato? Vedi [qui per un esempio] (http://stackoverflow.com/a/32795497/2204410) con base R, * dplyr * e * data.table *. – Jaap

+0

Anche se l'ho fatto con dcast, voglio farlo usando tidyr solo per imparare le cose. @mtoto Questo è solo un capo del mio set di dati, lo modificherò per darti un campione casuale, per riproducibilità. – TheRimalaya

risposta

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Diciamo che iniziavano con i dati che si presentava così :

mydf 
# Weight Height Fitted interval limit value 
# 1  42 153.4 51.0792  conf lwr 49.15463 
# 2  42 153.4 51.0792  pred lwr 32.82122 
# 3  42 153.4 51.0792  conf upr 53.00376 
# 4  42 153.4 51.0792  pred upr 69.33717 
# 5  42 153.4 51.0792  conf lwr 60.00000 
# 6  42 153.4 51.0792  pred lwr 90.00000 

Notare la duplicazione nelle righe 5 e 6 delle colonne di raggruppamento (da 1 a 5). Questo è essenzialmente ciò che "tidyr" ti sta dicendo. La prima riga e la quinta sono duplicati, così come il secondo e il sesto.

tidyr::spread(mydf, limit, value) 
# Error: Duplicate identifiers for rows (1, 5), (2, 6) 

Come suggerito da @Jaap, la soluzione è innanzitutto "riepilogare" i dati. Dato che "tidyr" è solo per rimodellare i dati (diversamente da "reshape2", che è aggregato e rimodellato), è necessario eseguire l'aggregazione con "dplyr" prima di modificare il modulo dati. Qui, l'ho fatto con summarise per la colonna "valore".

Se si interrompe l'esecuzione al passaggio summarise, si troverà che il nostro set di dati a 6 righe originale si è "ridotto" a 4 righe. Ora, spread funzionerebbe come previsto.

mydf %>% 
    group_by(Weight, Height, Fitted, interval, limit) %>% 
    summarise(value = mean(value)) %>% 
    spread(limit, value) 
# Source: local data frame [2 x 6] 
# 
# Weight Height Fitted interval  lwr  upr 
# (dbl) (dbl) (dbl) (chr) (dbl) (dbl) 
# 1  42 153.4 51.0792  conf 54.57731 53.00376 
# 2  42 153.4 51.0792  pred 61.41061 69.33717 

Questo corrisponde l'uscita prevista dalla dcast con fun.aggregate = mean.

reshape2::dcast(mydf, Weight + Height + Fitted + interval ~ limit, fun.aggregate = mean) 
# Weight Height Fitted interval  lwr  upr 
# 1  42 153.4 51.0792  conf 54.57731 53.00376 
# 2  42 153.4 51.0792  pred 61.41061 69.33717 

dati del campione:

mydf <- structure(list(Weight = c(42, 42, 42, 42, 42, 42), Height = c(153.4, 
    153.4, 153.4, 153.4, 153.4, 153.4), Fitted = c(51.0792, 51.0792,   
    51.0792, 51.0792, 51.0792, 51.0792), interval = c("conf", "pred",   
    "conf", "pred", "conf", "pred"), limit = structure(c(1L, 1L,    
    2L, 2L, 1L, 1L), .Label = c("lwr", "upr"), class = "factor"),    
     value = c(49.15463, 32.82122, 53.00376, 69.33717, 60,   
     90)), .Names = c("Weight", "Height", "Fitted", "interval",  
    "limit", "value"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame") 
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Grazie! Stavo pensando a come gestire la funzione di aggregazione. Penso che Hadely voglia usare 'tidyr' insieme a' dplyr'. – TheRimalaya

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Questa è una risposta eccellente e mi ha fatto capire la differenza tra 'dcast' e' spread'. Grazie! – Mikko

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Ecco data.table alternative alla dplyr. Usa mydf dalla risposta di Ananda.

library(data.table) 
library(magrittr) 
library(tidyr) 

DT <- data.table(mydf) 

In primo luogo, è possibile utilizzare by per calcolare la media da ogni limite.

DT[, .(lwr = mean(value[limit == "lwr"]), 
     upr = mean(value[limit == "upr"])), 
    by = .(Weight, Height, Fitted, interval)] 

Se questo limit == ... sembra troppo codifica rigido, è possibile primo aggregato in un formato lungo, poi spread. Funziona perché una volta che si aggrega, non c'è duplicato.

DT[, .(value = mean(value)), by = .(Weight, Height, Fitted, interval, limit)] %>% 
    spread(key = "limit", value = "value") 

Entrambi si ottiene

# Weight Height Fitted interval  lwr  upr 
#1:  42 153.4 51.0792  conf 54.57731 53.00376 
#2:  42 153.4 51.0792  pred 61.41061 69.33717 
+0

Grazie, in realtà stavo parlando di 'dplyr' e' tidyr'. Avevo già risolto il problema con 'reshape2', ma voglio sapere come farlo con quel pacchetto specifico. Grazie comunque! – TheRimalaya

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