使用Tidyr在R中彻底重组数据帧

debugcn 发表于 Dev

史蒂夫斯汀雷

我有一个包含植被数据的数据框。列是物种名称，行是它们在每个站点的相对丰度。地点，地块代码和年份也是变量。数据如下：

Site Code Year speca specb specc 
A     A1  2001   0     1     10   
A     A2  2001   5     5     15
B     B1  2001   0     5     20
B     B1  2004   15    75    0
C     C1  2006   50    0     15

我希望数据表看起来像这样：

species A1_2001 A2_2001 B1_2001 B1_2004 C1_2006
speca   0       5       0       15      50
specb   1       5       5       75      0
specc   10      15      20      0       15

我尝试使用该tidyr:pivot_longer函数，但这没有得到我想要的结果。

tidyr::pivot_longer(df, 4:length(df), names_to = "species", values_to = "abundance")

有没有一种方法可以通过代码友好的方式来实现，最好使用tidyr（tidyverse）？

阿克伦

我们将其重塑为“长”格式，然后使用 pivot_wider

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
  pivot_longer(cols = starts_with('spec'), names_to = 'species') %>% 
  unite(CodeYear, Code, Year) %>%
  select(-Site) %>%
  pivot_wider(names_from = CodeYear, values_from = value)
# A tibble: 3 x 6
#  species A1_2001 A2_2001 B1_2001 B1_2004 C1_2006
#  <chr>     <int>   <int>   <int>   <int>   <int>
#1 speca         0       5       0      15      50
#2 specb         1       5       5      75       0
#3 specc        10      15      20       0      15

数据

df <- structure(list(Site = c("A", "A", "B", "B", "C"), Code = c("A1", 
"A2", "B1", "B1", "C1"), Year = c(2001L, 2001L, 2001L, 2004L, 
2006L), speca = c(0L, 5L, 0L, 15L, 50L), specb = c(1L, 5L, 5L, 
75L, 0L), specc = c(10L, 15L, 20L, 0L, 15L)), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, 
-5L))

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