umformen Dataset

Question

Ich frage mich, wenn Sie mich in die richtige Richtung lenken konnte, wie kann ich einen Datensatz basierend auf bestimmten Kriterien neu zu gestalten, indem Stunden, zum Beispiel zu arrangieren, ich habe das follwing Beispiel-Datensatz:

ich versuche, den Datensatz neu zu gestalten wie folgt aussehen:

wie kann ich mit dieser Umformung gehen Sie? Danke vielmals.

My sample data: 

data = structure(list(date = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "Jan-97", class = "factor"), day = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L), hour = c(1L, 2L, 
3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L), Value = c(65L, 29L, 
31L, 42L, 42L, 52L, 61L, 57L, 55L, 52L, 57L, 46L)), .Names = c("date", 
"day", "hour", "Value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-12L)) 

Answer 1

Dies verwendet das reshape2 Paket. Ich bin sicher, dass es mit der reshape Funktion getan werden kann, aber ich bin nicht so leicht damit.

library("reshape2") 
dcast(data, date+day~hour, value.var="Value") 

die

> dcast(data, date+day~hour, value.var="Value") 
    date day 1 2 3 4 
1 Jan-97 1 65 29 31 42 
2 Jan-97 2 42 52 61 57 
3 Jan-97 3 55 52 57 46 

Wenn Sie aus, dass die Namen nicht mögen gibt, können Sie sie später ändern.

so widedata ist:

> widedata 
    date day hour1 hour2 hour3 hour4 
1 Jan-97 1 65 29 31 42 
2 Jan-97 2 42 52 61 57 
3 Jan-97 3 55 52 57 46 

Answer 2

Diese reshape

reshape(data, idvar=c('date','day'), direction='wide', timevar='hour') 

Answer 3

gelöst werden kann unter Verwendung Dies ist eine Möglichkeit, es in der Basis zu tun:

reshape(data, timevar = c("hour"), v.names = c("Value"), 
    idvar = c("date", "day"), direction = "wide") 

EDIT: Wie Brian verwendet, wenn die Namen verwenden, beibehalten möchten:

names(DF)[-c(1:2)] <- paste0("hour", 1:4) 
rownames(DF)<- 1:nrow(DF) 
DF 

Nachgeben:

date day hour1 hour2 hour3 hour4 
1 Jan-97 1 65 29 31 42 
2 Jan-97 2 42 52 61 57 
3 Jan-97 3 55 52 57 46 

Answer 4

Ein Update mit dplyr und tidyr Pakete:

library(tidyr) 
library(dplyr) 
data %>% mutate(hour=paste0('hour', hour)) %>% spread(hour, Value) 
# date day hour1 hour2 hour3 hour4 
#1 Jan-97 1 65 29 31 42 
#2 Jan-97 2 42 52 61 57 
#3 Jan-97 3 55 52 57 46