使用R dplyr整理数据帧

Question

我的数据框df如下所示：

        Value
X.Y.Z   10
X.Y.K   20
X.Y.W   30
X.Y.Z.1 20
X.Y.K.1 5
X.Y.W.1 30
X.Y.Z.2 3
X.Y.K.2 23
X.Y.W.2 44

我正在尝试使用行名的第三个字符来对列进行命名，例如：

因此，行名现在是行的最后一个字符（在点之后）。我知道这是可能的做dplyr，我试过gather和spread，但没有运气，谁能帮助？

谢谢！

编辑：这是上面文本中的数据，我：

structure(list(..1 = c("X.Y.Z", "X.Y.K", "X.Y.W", "X.Y.Z.1", 
"X.Y.K.1", "X.Y.W.1", "X.Y.Z.2", "X.Y.K.2", "X.Y.W.2"), Value = c(10, 
20, 30, 20, 5, 30, 3, 23, 44)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

Answer 1

似乎适用于OP的解决方案：

library(dplyr)
library(tibble)
library(tidyr)

df1 %>% 
    rownames_to_column %>% 
    transmute(mycols = gsub('^.*\\.', '', gsub('.[[:digit:]]+', '', rowname)),
              myrows = regmatches(rowname, gregexpr('[0-9]+',rowname)),
              value = Value) %>% 
    spread(key=mycols, value=value)

  #   myrows  K  W  Z
  # 1        20 30 10
  # 2      1  5 30 20
  # 3      2 23 44  3

我的答案的第一个版本：

library(dplyr)
library(tidyr)

df1 %>% 
  mutate(mycols = substr(gsub('.[[:digit:]]+', '', rownames(.)), 5, 5),
         myrows = as.integer(as.factor(substr(rownames(.),7,7)))-1) %>% 
  spread(key=mycols, value=Value)

#>   myrows  K  W  Z
#> 1      0 20 30 10
#> 2      1  5 30 20
#> 3      2 23 44  3

数据：

df1 <- structure(list(Value = c(10, 20, 30, 20, 5, 30, 3, 23, 44)), 
                 row.names = c("X.Y.Z", "X.Y.K", "X.Y.W", "X.Y.Z.1", 
                               "X.Y.K.1", "X.Y.W.1", "X.Y.Z.2", "X.Y.K.2", "X.Y.W.2"), 
                 class = "data.frame")

更新一：

正如我在评论中所说，由于$..1列导致的问题，我们需要清除数据dplyr。这是使用问题中提供的确切数据的解决方案：

df1 <- structure(list(..1 = c("X.Y.Z", "X.Y.K", "X.Y.W", "X.Y.Z.1", 
                              "X.Y.K.1", "X.Y.W.1", "X.Y.Z.2", "X.Y.K.2", "X.Y.W.2"), 
                      Value = c(10, 20, 30, 20, 5, 30, 3, 23, 44)), 
                      class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L))

library(dplyr)
library(janitor)
library(tidyr)

clean_names(df1) %>% 
  mutate(mycols = substr(gsub('.[[:digit:]]+', '', x1), 5, 5),
         myrows = as.integer(as.factor(substr(x1,7,7)))-1) %>% 
  select(-x1) %>% 
  spread(key=mycols, value=value)

#>   myrows  K  W  Z
#> 1      0 20 30 10
#> 2      1  5 30 20
#> 3      2 23 44  3

^{由reprex软件包（v0.3.0）创建于2019-07-29}

更新二：

结合其他方法，看看它们是否适用于OP的数据集。（没有可复制的示例，即使不是不可能，也很难解决；因此，这是我最后的努力）。

library(dplyr)
library(tibble)
library(tidyr)

df1 %>% 
  rownames_to_column %>% 
  mutate(mycols = gsub('.[[:digit:]]+', '', rowname),
         myrows = regmatches(rowname, gregexpr('[0-9]+',rowname))) %>% 
  select(-rowname) %>% 
  spread(key=mycols, value=Value)

要么

df1 %>% 
  rownames_to_column %>% 
  separate(rowname,sep = "\\.", into = c("A1","B2","C3", "D4")) %>% 
  select(-A1,-B2) %>% 
  spread(key=C3, value=Value)