[解決済み] 行の識別子が重複しているスプレッドの使用

質問

長いフォームのデータフレームがあり、同じ日付と人物について複数の項目があります。

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))

ワイド型に変換して、こんな感じにしたいのですが。

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、非常によく似ています これ . 私は答えの中で与えられたコードを使用しています。

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

が、以下のようなエラーが発生します。

エラーです。行 (1, 4), (2, 5), (3, 6), (13, 16), (14, 17), (15, 18), (7, 10), (8, 11), (9, 12), (19, 22), (20, 23), (21, 24) の識別子が重なります。

よろしくお願いします。 注：複数のエントリーを削除することはありません。

解決方法は？

問題は、2つのカラムが A と B . それを1つの値列にすれば、データを思い通りに広げることができる。の出力を見てみましょう。 jj_melt を使うと、以下のようなコードになります。

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

でまとめていなかったので、重複としてマークしません。 sum が、その data.table の答えは、1つの引数を追加することで解決できるかもしれません。 fun=sum :

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

を使用したい場合は tidyr と組み合わせてください。 dcast でまとめる。 sum .

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

新しい要件に基づき、アクティビティカラムを追加しました。

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

他の解決策も使用できます。ここでは、最終的な出力をアクティビティ番号で並べる式をオプションで追加しています。

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

は data.table の構文がコンパクトなのは、複数の value.var カラムがあり、見開きの処理をしてくれます。そうすると melt -> cast の処理を行います。

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