R中的复杂数据重塑

user3904098 发表于 Dev

用户3904098

我有一个包含3列的数据框（如下所示）：

df <- data.frame(
  id = c(1,1,1,2,2,2),
  Year = c(2007, 2008, 2009, 2007, 2008, 2009),
  A = c(5, 2, 3, 7, 5, 6),
  B = c(10, 0, 50, 13, 17, 17) 
)
df

我想要这个：

df_needed <- data.frame(
  id= c(1, 2),
  A_2007 = c(5, 7),
  B_2007 = c(10, 13),
  A_2008 = c(2, 5),
  B_2008 = c(0, 17),
  A_2009 = c(3, 6),
  B_2009 = c(50, 17)
)
df_needed

我熟悉reshape和tidyR，但我不认为他们可以管理这种转变。

是否有适当的方法做到这一点，或者我需要使用自定义函数来做到这一点？

编辑：已对本示例进行了编辑，以改进最终数据集中包含1条以上记录的示例。

阿克伦

尝试

library(dplyr)
library(tidyr) 
gather(df, Var, Val, -Year) %>% 
        unite(YearVar, Var, Year)  %>% 
        mutate(indx=1) %>% 
        spread(YearVar, Val)%>%
        select(-indx)
 #  A_2007 A_2008 A_2009 B_2007 B_2008 B_2009
 #1      5      2      3     10      0     50

更新

对于编辑，您可以在 gather

gather(df, Var, Val, A:B) %>% 
         unite(YearVar, Var, Year) %>% 
         spread(YearVar, Val)
#   id A_2007 A_2008 A_2009 B_2007 B_2008 B_2009
#1  1      5      2      3     10      0     50
#2  2      7      5      6     13     17     17

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