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行に重複した識別子を持つスプレッドを使用する

同じ日付と人に対して複数のエントリがある長い形式のデータフレームがあります。

jj <- data.frame(month=rep(1:3,4),
             student=rep(c("Amy", "Bob"), each=6),
             A=c(9, 7, 6, 8, 6, 9, 3, 2, 1, 5, 6, 5),
             B=c(6, 7, 8, 5, 6, 7, 5, 4, 6, 3, 1, 5))

私はそれをワイド形式に変換し、次のようにします：

month Amy.A Bob.A Amy.B Bob.B
1     
2     
3
1
2
3
1
2
3
1
2
3

私の質問は this に非常に似ています。私は答えに与えられたコードを使用しました：

kk <- jj %>% 
  gather(variable, value, -(month:student)) %>% 
  unite(temp, student, variable) %>% 
  spread(temp, value)

ただし、次のエラーが発生します。

エラー：行（1、4）、（2、5）、（3、6）、（13、16）、（14、17）、（15、18）、（7、10）、（8）の識別子の重複、11）、（9、12）、（19、22）、（20、23）、（21、24）

前もって感謝します。注：複数のエントリを削除したくありません。

rdplyrtidyr
30
Polar Bear

問題は、AとBの両方の2つの列です。その1つの値列を作成できる場合は、必要に応じてデータを分散できます。以下のコードを使用するときは、jj_meltの出力を見てください。

library(reshape2)
jj_melt <- melt(jj, id=c("month", "student"))
jj_spread <- dcast(jj_melt, month ~ student + variable, value.var="value", fun=sum)
#   month Amy_A Amy_B Bob_A Bob_B
# 1     1    17    11     8     8
# 2     2    13    13     8     5
# 3     3    15    15     6    11

他の質問はsumで要約されていないため、これを重複としてマークしませんが、data.tableの回答は、追加の引数fun=sumで役立ちます。

library(data.table)
dcast(setDT(jj), month ~ student, value.var=c("A", "B"), fun=sum)
#    month A_sum_Amy A_sum_Bob B_sum_Amy B_sum_Bob
# 1:     1        17         8        11         8
# 2:     2        13         8        13         5
# 3:     3        15         6        15        11

tidyrソリューションを使用する場合は、dcastと組み合わせてsumで要約します。

as.data.frame(jj)
library(tidyr)
jj %>% 
  gather(variable, value, -(month:student)) %>%
  unite(temp, student, variable) %>%
  dcast(month ~ temp, fun=sum)
#   month Amy_A Amy_B Bob_A Bob_B
# 1     1    17    11     8     8
# 2     2    13    13     8     5
# 3     3    15    15     6    11

編集

新しい要件に基づいて、アクティビティ列を追加しました。

library(dplyr)
jj %>% group_by(month, student) %>% 
  mutate(id=1:n()) %>%
  melt(id=c("month", "id", "student")) %>%
  dcast(... ~ student + variable, value.var="value")
#   month id Amy_A Amy_B Bob_A Bob_B
# 1     1  1     9     6     3     5
# 2     1  2     8     5     5     3
# 3     2  1     7     7     2     4
# 4     2  2     6     6     6     1
# 5     3  1     6     8     1     6
# 6     3  2     9     7     5     5

他のソリューションも使用できます。ここに、アクティビティ番号で最終出力を整理するオプションの式を追加しました。

library(tidyr)
jj %>% 
  gather(variable, value, -(month:student)) %>%
  unite(temp, student, variable) %>%
  group_by(temp) %>%
  mutate(id=1:n()) %>%
  dcast(... ~ temp) %>%
  arrange(id)
#   month id Amy_A Amy_B Bob_A Bob_B
# 1     1  1     9     6     3     5
# 2     2  2     7     7     2     4
# 3     3  3     6     8     1     6
# 4     1  4     8     5     5     3
# 5     2  5     6     6     6     1
# 6     3  6     9     7     5     5

data.table構文はコンパクトです。複数のvalue.var列を許可し、スプレッドを処理するためです。その後、melt -> castプロセスをスキップできます。

library(data.table)
setDT(jj)[, activityID := rowid(student)]
dcast(jj, ... ~ student, value.var=c("A", "B"))
#    month activityID A_Amy A_Bob B_Amy B_Bob
# 1:     1          1     9     3     6     5
# 2:     1          4     8     5     5     3
# 3:     2          2     7     2     7     4
# 4:     2          5     6     6     6     1
# 5:     3          3     6     1     8     6
# 6:     3          6     9     5     7     5
21
Pierre Lafortune

あなたの答えにはmutate idがありませんでした！ dplyrパッケージのみを使用したソリューションを次に示します。

jj %>% 
  gather(variable, value, -(month:student)) %>% 
  unite(temp, student, variable) %>% 
  group_by(temp) %>% 
  mutate(id=1:n()) %>% 
  spread(temp, value) 
#  A tibble: 6 x 6
#  month    id Amy_A Amy_B Bob_A Bob_B
# * <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     1     1     9     6     3     5
# 2     1     4     8     5     5     3
# 3     2     2     7     7     2     4
# 4     2     5     6     6     6     1
# 5     3     3     6     8     1     6
# 6     3     6     9     7     5     5
28
aliawadh980