从R中的tibble到txt或excel文件

Question

大家好:我正在使用tibbles来总结我的数据,现在我遇到了问题.我需要将我在tibble中的数据以excel或csv文件格式发送给合作伙伴.问题是它需要csv(或excel)文件处于特定的排列(没有整洁的数据),所以我想知道你是否可以帮助我一点点,至少,我的tibble到一个csv文件中在excel中编辑它的方法很容易.

这个元素看起来像这样:

# A tibble: 1,024 x 4
# Groups:   Treatment [16]
   Treatment    Pressure  mean   std
   <chr>           <dbl> <dbl> <dbl>
 1 "I Control "    0.     97.2  1.03
 2 "I Control "    0.689  94.1  1.35
 3 "I Control "    1.38   90.9  2.01
 4 "I Control "    2.07   89.5  2.20
 5 "I Control "    2.76   88.8  2.45
 6 "I Control "    3.45   87.6  2.88
 7 "I Control "    4.14   86.9  3.22
 8 "I Control "    4.83   83.9  5.53
 9 "I Control "    5.52   83.1  5.55
10 "I Control "    6.21   81.9  6.24

我对变量"治疗"有16个不同的值.我想有一个看起来像这样的csv文件:

从图中可以看出,变量"Treatment"中的每个值都有2行,一行包含变量"mean"的值,另一行包含变量"std"的值.在csv表中,每列代表变量"Pressure"的每个不同值.

有什么想法或建议吗？提前感谢您的时间.

Answer 1

这只是将您的数据从宽格式转换为长格式,然后再转换为所需的宽格式.有几个可能的解决方案,在这种情况下,我使用gather和spread从tidyr包.

df<-structure(list(Treatment = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
        1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "I Control ", class = "factor"), Pressure = c(0, 
        0.689, 1.38, 2.07, 2.76, 3.45, 4.14, 4.83, 5.52, 6.21), mean = c(97.2, 
        94.1, 90.9, 89.5, 88.8, 87.6, 86.9, 83.9, 83.1, 81.9), std = c(1.03, 
        1.35, 2.01, 2.2, 2.45, 2.88, 3.22, 5.53, 5.55, 6.24)), .Names = c("Treatment", 
        "Pressure", "mean", "std"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L))


library(tidyr)
long<-gather(df, variable, value, 3:4)
answer<-spread(long, Pressure, value)

write.csv(answer, "Answer.csv")

当然,如果压力与治疗不同,最终的数据框架将非常混乱.

Answer 2

您的数据不容易复制，并且不足以代表治疗的变异性，因此我制作了一些随机数据：

set.seed(2)
dat <- data_frame(
  Treatment = rep(letters[1:2], each=4),
  Pressure = sample(100, size=8),
  mean = sample(100, size=8),
  std = sample(100, size=8)
)
library(dplyr)
library(tidyr)

这是一个方法：

dat %>%
  gather(k, v, -Treatment) %>%
  group_by(Treatment, k) %>%
  nest() %>%
  mutate(data = map(data, ~ as.data.frame(t(.$v)))) %>%
  unnest()
# # A tibble: 6 x 6
#   Treatment k           V1    V2    V3    V4
#   <chr>     <chr>    <int> <int> <int> <int>
# 1 a         Pressure    19    70    57    17
# 2 b         Pressure    91    90    13    78
# 3 a         mean        47    55    99    24
# 4 b         mean        74    18    39    80
# 5 a         std         98    23    44     8
# 6 b         std         64    37    79    14

即使您的治疗不平衡，这也很有效：

dat <- dat[-8,]
dat %>%
  gather(k, v, -Treatment) %>%
  group_by(Treatment, k) %>%
  nest() %>%
  mutate(data = map(data, ~ as.data.frame(t(.$v)))) %>%
  unnest()
# # A tibble: 6 x 6
#   Treatment k           V1    V2    V3    V4
#   <chr>     <chr>    <int> <int> <int> <int>
# 1 a         Pressure    19    70    57    17
# 2 b         Pressure    91    90    13    NA
# 3 a         mean        47    55    99    24
# 4 b         mean        74    18    39    NA
# 5 a         std         98    23    44     8
# 6 b         std         64    37    79    NA

从这里开始，只需追加%>% write.csv(path, na="")或%>% readr::write_csv(path, na="")，这样 Excel 中的空单元格就不会被填充。