Rは - 私は自分自身を解決することができませんでした溶融

Question

簡単な質問を逆転（または溶液見つける）ことができません：私はこれを逆にし、元DFの裏を取得できますか

df <- data.frame(A1 = sample(1:100, 10, replace = TRUE), A2 = sample(1:100, 10, replace = TRUE)) 
molten <- melt(df) 

を？私のためには、キャストもキャストも機能しません。

Answer 1

あなたは溶融状態に既にある場合は、最初の変数

df$id <- 1:nrow(df) 
molten <- melt(df, id.var="id") 
dcast(molten, id~variable) 

を構築し、ID場合は、行が適切にソートされていることを、あなたの例からの通知、動作します。あなたはrepでIDを構築するためにこれを利用することができます

molten$id <- rep(1:(nrow(molten)/2), 2) 

そして、上記dcast方法で動作します。もちろん、溶かされた変数は3つ以上あるかもしれません。このIDの作成は、2つのかなり大規模な仮定に依存していることを

molten$id <- rep(1:(nrow(molten)/length(unique(variable))), 
       length(unique(variable))) 

注：

1. データの作成者は、元の順序を台無し方法でデータをソートしていなかった次のようにrepを一般化することができます。
2. meltの欠損値は削除されませんでした。

tableを使用して2番目の問題を部分的にテストできます。 「可変」のすべてのレベルが同じ長さであることを視覚的にチェックする。これは愚かな証拠ではありませんが、かなり良い指標です。

Answer 2

これは簡単にunstack

unstack(molten, value~variable) 
# A1 A2 
#1 49 46 
#2 51 75 
#3 41 27 
#4 75 4 
#5 91 79 
#6 19 87 
#7 24 18 
#8 96 57 
#9 87 42 
#10 8 47 

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で行うことができるか、別のオプションは、

library(dplyr) 
library(tidyr) 
molten %>% 
    group_by(variable) %>% 
    mutate(n = row_number()) %>% 
    spread(variable, value) %>% 
    select(-n)  
#  A1 A2 
# <int> <int> 
#1  49 46 
#2  51 75 
#3  41 27 
#4  75  4 
#5  91 79 
#6  19 87 
#7  24 18 
#8  96 57 
#9  87 42 
#10  8 47