将变量的数量从每个类别的重复 ID/编号中表为单个列

Question

我有以下格式的数据:

df.original <-data.frame(hhid = c(1001, 1001, 1001, 1002, 1002, 1003, 1004), item = c("candybar","toycar","chair","candybar", "chair", "candybar", "sled"), number= c(2, 1, 4, 3, 1, 3, 2))

我想用以下方式按hhid列出每个项目的金额：

df.desired  <- data.frame(hhid = c(1001,1002,1003,1004), candybar=c(2,3,3,0), toycar=c(1,0,0,0), chair=c(4,1,0,0), sled=c(0,0,0,2))

我可以得到虚拟变量（基于我之前在这里遇到的一个类似但没有金额的问题），但是该方法中使用的table函数只是计算两列的重复。作为参考，我正在谈论的问题（并在不同的集合中使用）在这里：从重复的hhid列表中制作单个hhid虚拟变量的函数（带有示例数据代码）

如果可能的话，我更喜欢避免tidyverse，使用基本函数。我必须在异地linux服务器上运行它，由于防火墙的原因，安装管理员尚未安装的包很困难（如果这是唯一的方法，也有可能，只是有点麻烦）。

Answer 1

您可以使用table函数。

x = table(df.original)

x1 = (x[,,number=1])

x2 = (x[,,number=2])
x2[(x2 == 1)] = 2

x3 = (x[,,number=3])
x3[(x3 == 1)] = 3

x4 = (x[,,number=4])
x4[(x4 == 1)] = 4

x1+x2+x3+x4

不是最好的答案，但希望它能帮助你！

最好的

Answer 2

您要寻找的是将< code>df从长格式转换为宽格式。R base具有< code>reshape。然而，对于该值不存在的情况，这不会给你一个< code>0。它应该是并且将会是< code>NA。您可以很容易地用一行额外的代码替换< code>NA。

df.desired  <- reshape(df.original, idvar = "hhid", timevar = "item", direction = "wide")
df.desired[is.na(df.desired)] <- 0