Использование распространения с повторяющимися идентификаторами для строк

У меня длинный формат данных, который содержит несколько записей для одной и той же даты и человека.

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))

Я хочу преобразовать его в широкую форму и сделать так:

month Amy.A Bob.A Amy.B Bob.B
1     
2     
3
1
2
3
1
2
3
1
2
3

Мой вопрос очень похож на на этот. Я использовал данный код в ответе:

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

но он дает следующую ошибку:

Ошибка: Дублирующие идентификаторы для строк (1, 4), (2, 5), (3, 6), (13, 16), (14, 17), (15, 18), (7, 10), (8, 11), (9, 12), (19, 22), (20, 23), (21, 24)

Спасибо заранее. Примечание. Я не хочу удалять несколько записей.

Ответ 1

Проблема заключается в двух столбцах для A и B. Если мы можем сделать этот столбец значений, мы можем распространять данные по вашему желанию. Взгляните на вывод для jj_melt, когда вы используете код ниже.

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

Я не буду отмечать это как дубликат, так как другой вопрос не суммируется sum, но ответ data.table может помочь с одним дополнительным аргументом 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

Если вы хотите использовать решение tidyr, объедините его с dcast, чтобы суммировать по 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

Edit

В соответствии с вашими новыми требованиями я добавил столбец активности.

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

Другие решения также могут быть использованы. Здесь я добавил необязательное выражение, чтобы упорядочить окончательный вывод по номеру активности:

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

Синтаксис data.table является компактным, поскольку он позволяет использовать несколько столбцов value.var и будет заботиться о распространении для нас. Затем мы можем пропустить процесс melt -> cast.

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

Ответ 2

В вашем ответе отсутствовал идентификатор mutate! Вот решение, использующее только пакет dplyr.

jj %>% 
  gather(variable, value, -(month:student)) %>% 
  unite(temp, student, variable) %>% 
  group_by(temp) %>% 
  mutate(id=1:n()) %>% 
  spread(temp, value) 
#  A tibble: 6 x 6
#  month    id Amy_A Amy_B Bob_A Bob_B
# * <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     1     1     9     6     3     5
# 2     1     4     8     5     5     3
# 3     2     2     7     7     2     4
# 4     2     5     6     6     6     1
# 5     3     3     6     8     1     6
# 6     3     6     9     7     5     5

Ответ 3

gather(data, key = "key", value = "value", ..., na.rm = FALSE,
  convert = FALSE, factor_key = FALSE)

Проверьте, не инвертирован ли ключ и значение. "Ключ" - это имя нового ключа, а "значение" - это фактическое значение.