R无法融合data.frame

Question

我有以下data.frame,称为tableMS:

     X   Y        Z        T
1  375 855 455.7259 3777.856
2  395 969 347.8306   2506.7
3  449 811 309.9512 519.8513
4  451 774  278.291 717.8705
5  453 774  278.291 717.8705
6  455 774  278.291 717.8705
7  521 697  376.734 693.8541
8  529 855 455.7259 3777.856
9  531 855 455.7259 3777.856
10 609 774  278.291 717.8705

当我尝试使用函数melt()时

MeltTable <- melt(tableMS,id=c("X","Y"))

我收到以下错误:

Error in match.names(clabs, names(xi)) : 
   names do not match previous names

我很难理解会发生什么,任何想法？

编辑:我生成了tableMS作为更大表的一部分,str(tableMS)的输出是:

'data.frame':   10 obs. of  4 variables:
$ X: num  375 395 449 451 453 455 521 529 531 609
$ Y: num  855 969 811 774 774 774 697 855 855 774
$ Z:List of 10
  ..$ : num 456
  ..$ : num 348
  ..$ : num 310
  ..$ : num 278
  ..$ : num 278
  ..$ : num 278
  ..$ : num 377
  ..$ : num 456
  ..$ : num 456
  ..$ : num 278
$ T:List of 10
  ..$ : num 3778
  ..$ : num 2507
  ..$ : num 520
  ..$ : num 718
  ..$ : num 718
  ..$ : num 718
  ..$ : num 694
  ..$ : num 3778
  ..$ : num 3778
  ..$ : num 718

Answer 1

我有同样的问题,但原因不同.我得到了相同的错误消息"名称与以前的名称不匹配",但这是由于使用包dplyr.

事实证明,这是dplyr的一个已知问题.根据GitHub问题,它将出现在某些版本的dplyr和reshape上,但不会发生在其他版本上.

dplyr的输出不仅仅是data.frame - 它继承自data.frame.所以在使用dplyr生成之后data就是结果:

class(data)

> [1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

melt(data, id = c("X", Y"))

>Error in match.names(clabs, names(xi)) : 
names do not match previous names

要解决此问题,我必须将dplyr输出转换为数据框.这似乎也是组合这些包的推荐方法:

data <- as.data.frame(data)
class(data)

> [1] "data.frame"

melt(data, id = c("X", "Y"))

最后一个块然后完成而没有错误.

Answer 2

这个对我有用。我做了以下事情。

library(reshape2)
tableMS <- read.table(text='     X   Y        Z        T
1  375 855 455.7259 3777.856
2  395 969 347.8306   2506.7
3  449 811 309.9512 519.8513
4  451 774  278.291 717.8705
5  453 774  278.291 717.8705
6  455 774  278.291 717.8705
7  521 697  376.734 693.8541
8  529 855 455.7259 3777.856
9  531 855 455.7259 3777.856
10 609 774  278.291 717.8705',header=TRUE)

编辑即使您强制Z并T列出一个列表，这仍然有效。

tableMS$Z <- as.list(tableMS$Z)
tableMS$T <- as.list(tableMS$T)


MeltTable <- melt(tableMS,id=c("X","Y"))
# MeltTable
# X   Y variable     value
# 1  375 855        Z  455.7259
# 2  395 969        Z  347.8306
# 3  449 811        Z  309.9512
# 4  451 774        Z  278.2910
# 5  453 774        Z  278.2910
# 6  455 774        Z  278.2910
# 7  521 697        Z  376.7340
# 8  529 855        Z  455.7259
# 9  531 855        Z  455.7259
# 10 609 774        Z  278.2910
# 11 375 855        T 3777.8560
# 12 395 969        T 2506.7000
# 13 449 811        T  519.8513
# 14 451 774        T  717.8705
# 15 453 774        T  717.8705
# 16 455 774        T  717.8705
# 17 521 697        T  693.8541
# 18 529 855        T 3777.8560
# 19 531 855        T 3777.8560
# 20 609 774        T  717.8705

编辑不适用于 reshape2 版本 1.4.2

解决方法是使用data.table包。顺便说一句，这个解决方案更快。

library(data.table)
tableMS$Z <- as.vector(as.list(tableMS$Z))
tableMS$T <- as.vector(as.list(tableMS$T))
setDT(tableMS)
melt(tableMS,id=c("X","Y"))