Rimodellare valori multipli in una sola volta

Question

Ho una serie di dati a lungo Vorrei fare largo e io sono curioso di sapere se c'è un modo per fare tutto questo in un unico passaggio utilizzando i pacchetti reshape2 o tidyr in R.

la cornice di dati df assomiglia a questo:

id type transactions amount 
20 income  20   100 
20 expense  25   95 
30 income  50   300 
30 expense  45   250 

mi piacerebbe arrivare a questo:

id income_transactions expense_transactions income_amount expense_amount 
20  20       25     100    95 
30  50       45     300    250 

so di poter ottenere una parte della strada lì con reshape2 via per esempio:

dcast(df, id ~ type, value.var="transactions") 

Ma c'è un modo per rimodellare l'intero df in un colpo indirizzando contemporaneamente le variabili "transazioni" e "importo"? E idealmente con nuovi nomi di colonne più appropriati?

Answer 1

In "reshape2", è possibile utilizzare recast (sebbene nella mia esperienza, questa non è una funzione ampiamente nota).

library(reshape2) 
recast(mydf, id ~ variable + type, id.var = c("id", "type")) 
# id transactions_expense transactions_income amount_expense amount_income 
# 1 20     25     20    95   100 
# 2 30     45     50   250   300 

È inoltre possibile utilizzare la base di R reshape:

reshape(mydf, direction = "wide", idvar = "id", timevar = "type") 
# id transactions.income amount.income transactions.expense amount.expense 
# 1 20     20   100     25    95 
# 3 30     50   300     45   250 

In alternativa, è possibile melt e dcast, come questo (qui con "data.table"):

library(data.table) 
library(reshape2) 
dcast.data.table(melt(as.data.table(mydf), id.vars = c("id", "type")), 
       id ~ variable + type, value.var = "value") 
# id transactions_expense transactions_income amount_expense amount_income 
# 1: 20     25     20    95   100 
# 2: 30     45     50   250   300 

In versioni successive di dcast.data.table da "data.table" (1.9.8) you will be able to do this directly. Se ho capito bene, ciò che @Arun sta cercando di implementare sarebbe quello di fare il rimodellamento senza prima avere a melt i dati, che è ciò che accade attualmente con recast, che è essenzialmente un wrapper per una sequenza di operazioni melt + dcast.

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E, per completezza, ecco l'approccio tidyr:

library(dplyr) 
library(tidyr) 
mydf %>% 
    gather(var, val, transactions:amount) %>% 
    unite(var2, type, var) %>% 
    spread(var2, val) 
# id expense_amount expense_transactions income_amount income_transactions 
# 1 20    95     25   100     20 
# 2 30   250     45   300     50 

Answer 2

Con v1.9.6 data.table +, siamo in grado di lanciare multipla value.var colonne contemporaneamente (e utilizzare anche più funzioni di aggregazione in fun.aggregate) . Si prega di vedere ?dcast per ulteriori e anche la sezione degli esempi.

require(data.table) # v1.9.6+ 
dcast(dt, id ~ type, value.var=names(dt)[3:4]) 
# id transactions_expense transactions_income amount_expense amount_income 
# 1: 20     25     20    95   100 
# 2: 30     45     50   250   300