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Est-il possible d'utiliser spread sur plusieurs colonnes en tidyr similaire à dcast?

J'ai les données fictives suivantes:

library(dplyr)
library(tidyr)
library(reshape2)
dt <- expand.grid(Year = 1990:2014, Product=LETTERS[1:8], Country = paste0(LETTERS, "I")) %>%   select(Product, Country, Year)
dt$value <- rnorm(nrow(dt))

Je choisis deux combinaisons produit-pays

sdt <- dt %>% filter((Product == "A" & Country == "AI") | (Product == "B" & Country =="EI"))

et je veux voir les valeurs côte à côte pour chaque combinaison. Je peux le faire avec dcast:

sdt %>% dcast(Year ~ Product + Country)

Est-il possible de le faire avec spread du paquet tidyr?

rreshape2tidyr
61
mpiktas

Une option serait de créer un nouveau "Prod_Count" en joignant les colonnes "Product" et "Country" par paste, supprimer ces colonnes avec le select et remodeler de "long" à "wide" 'en utilisant spread de tidyr.

 library(dplyr)
 library(tidyr)
 sdt %>%
 mutate(Prod_Count=paste(Product, Country, sep="_")) %>%
 select(-Product, -Country)%>% 
 spread(Prod_Count, value)%>%
 head(2)
 #  Year      A_AI       B_EI
 #1 1990 0.7878674  0.2486044
 #2 1991 0.2343285 -1.1694878

Ou nous pouvons éviter quelques étapes en utilisant unite de tidyr (du commentaire de @ beetroot) et remodeler comme avant.

 sdt%>% 
 unite(Prod_Count, Product,Country) %>%
 spread(Prod_Count, value)%>% 
 head(2)
 #   Year      A_AI       B_EI
 # 1 1990 0.7878674  0.2486044
 # 2 1991 0.2343285 -1.1694878
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akrun

Avec la version de développement actuelle de tidyr, cela peut être accompli avec un appel de fonction (pivot_wider()).

pivot_wider() (homologue: pivot_longer()) fonctionne de manière similaire à spread(). Cependant, il offre des fonctionnalités supplémentaires telles que l'utilisation de plusieurs colonnes clé/nom (et/ou plusieurs colonnes valeur). À cette fin, l'argument names_from— qui indique de quelle (s) colonne (s) les noms des nouvelles variables sont extraits - peut prendre plus d'un nom de colonne (ici Product et Country).

library("tidyr")
packageVersion("tidyr")
#> [1] '0.8.3.9000'

sdt %>% 
    pivot_wider(id_cols = Year, names_from = c(Product, Country)) %>% 
    head(2)
#> # A tibble: 2 x 3
#>     Year   A_AI    B_EI
#>    <int>  <dbl>   <dbl>
#>  1  1990 -2.08  -0.113 
#>  2  1991 -1.02  -0.0546

Voir aussi: https://tidyr.tidyverse.org/dev/articles/pivot.html

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hplieninger