将长数据格式转换为宽格式

Question

我需要将长数据格式（long）转换为宽格式（wide），条件如下（如果可能）：

1） 所有数据文件都将是具有相同结构（id、名称、值）的长格式（long），但每个数据文件将具有不同的变量、值和变量数：

id = case
name = variable
value = variable value(s)

2） 每个数据文件将是不同的变量混合物（因子、整数、数字）。有些因素可能每个案例都有多个级别（从长远来看是水果和肉），我想为这些因素中的每个级别创建一个单独的虚拟变量（逻辑）。因子和数值变量的数量将因数据文件而异。

3）鉴于每个数据文件的变量都不同，我希望将其自动化，我可以将相同的代码应用于每个数据文件而无需更改任何变量名称。

我试过Reformae2和tidyr，但想不出一个方法来完成它。

这是长格式：

    long
   id   name     value
1   1  fruit     apple
2   1  fruit    banana
3   1  fruit    orange
4   1  fruit pineapple
5   1   meat     steak
6   1   meat   chicken
7   1  fname      dave
8   1     wt       185
9   1 status    active
10  2  fruit     apple
11  2  fruit pineapple
12  2   meat   chicken
13  2  fname      jeff
14  2     wt       205
15  2 status    active
16  3  fruit     apple
17  3  fruit    banana
18  3   meat     steak
19  3  fname      jane
20  3     wt       125
21  3 status    lapsed

这是我更喜欢的宽幅格式：

wide
  id fruit.apple fruit.banana fruit.orange fruit.pineapple meat.steak meat.chicken fname  wt status
1  1        TRUE         TRUE         TRUE            TRUE       TRUE         TRUE  dave 185 active
2  2        TRUE        FALSE        FALSE            TRUE      FALSE         TRUE  jeff 205 active
3  3        TRUE         TRUE        FALSE           FALSE       TRUE        FALSE  jane 125 lapsed

长格式数据：

long <- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), name = c("fruit", 
"fruit", "fruit", "fruit", "meat", "meat", "fname", "wt", "status", 
"fruit", "fruit", "meat", "fname", "wt", "status", "fruit", "fruit", 
"meat", "fname", "wt", "status"), value = c("apple", "banana", 
"orange", "pineapple", "steak", "chicken", "dave", "185", "active", 
"apple", "pineapple", "chicken", "jeff", "205", "active", "apple", 
"banana", "steak", "jane", "125", "lapsed")), .Names = c("id", 
"name", "value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -21L
))

Answer 1

解决方案使用dplyr和tidyr。

library(dplyr)
library(tidyr)

wide <- long %>%
  mutate(value2 = ifelse(name %in% c("fruit", "meat"), "1", value),
         name2 = ifelse(name %in% c("fruit", "meat"), 
                       paste(name, value, sep = "."), name)) %>%
  select(-name, -value) %>%
  spread(name2, value2, fill = "0") %>%
  mutate_at(vars(matches("fruit|meat")), as.numeric) %>%
  mutate_at(vars(matches("fruit|meat")), as.logical)