将列转换为保留列名称的行

Dem*_*orn 6 r dataframe

在R中有没有办法将列转换为保留列名称的行?

输入示例:

A   B
1   1
2   3
3   4
44  5
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

产量

 Group Number
  A       1
  A       2
  A       3
  A       44 
  B       1
  B       3
  B       4
  B       5
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

use*_*275 10

无需使用reshape2,您可以使用stackbase-R中的函数:

your.data你为例:

res <- stack(your.data)
colnames(res) = c("Number", "Group")
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给你

> res
  Number Group
1      1     A
2      2     A
3      3     A
4     44     A
5      1     B
6      3     B
7      4     B
8      5     B
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另见这里.


基准meltreshape2stack从更大的数据的基础上:

require(reshape2)
set.seed(45)
DF <- data.frame(matrix(sample(20, 1e6, TRUE), ncol=100))

require(microbenchmark)
microbenchmark(stack(DF), melt(DF), times=100)

Unit: milliseconds
      expr      min       lq   median       uq      max neval
 stack(DF) 157.7084 187.1993 241.8206 251.7132 334.5488   100
  melt(DF) 174.6079 253.1088 261.6234 273.3971 443.9953   100
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似乎stack更快,但是延迟20毫秒......


Rom*_*rik 9

我用reshape2.

> x <- data.frame(A = 1:5, B = 55:51)
> library(reshape2)
> melt(x)
Using  as id variables
   variable value
1         A     1
2         A     2
3         A     3
4         A     4
5         A     5
6         B    55
7         B    54
8         B    53
9         B    52
10        B    51
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

看到基准测试很有意思.melt默认情况下打印一条消息,我们可以通过在调用函数时更明确地关闭它.

> microbenchmark(stack(DF), melt(DF), times=100)
    Unit: milliseconds
          expr      min       lq   median       uq      max neval
     stack(DF) 122.3086 133.8435 139.6990 180.5338 250.9316   100
      melt(DF) 140.0183 198.2025 227.8125 245.3444 367.1552   100
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我发现差异很小,当melt关闭打印时它会变小.看起来我在模拟中关闭详细模式的预感可能有所帮助.

> microbenchmark(stack(DF), melt(DF, measure.vars = names(DF)[grepl("X", names(DF))]), times=100)
Unit: milliseconds
                                                      expr      min       lq   median       uq      max neval
                                                 stack(DF) 94.33681 124.9958 132.1747 144.7323 287.7438   100
 melt(DF, measure.vars = names(DF)[grepl("X", names(DF))]) 99.44282 141.0594 150.2625 178.8081 249.0888   100
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