Convertir de formato largo a ancho con sqldf en R

Problema

Deseamos transformar un data frame de formato largo a ancho. Partimos del siguiente data frame:

        name numbers      value
1  firstName       1 -0.3016990
2  firstName       2  0.4782982
3  firstName       3 -0.3274221
4  firstName       4  0.8950889
5 secondName       1 -1.3476795
6 secondName       2 -0.4671124
7 secondName       3 -1.0883609
8 secondName       4  1.8702156

Y queremos llegar a este otro. Con name como nombres de filas, cuatro columnas basadas en numbers y como valores, values.

                  X1         X2         X3        X4
firstName  -0.301699  0.4782982 -0.3274221 0.8950889
secondName -1.347680 -0.4671124 -1.0883609 1.8702156

Datos originales

dat1 <- structure(list(name = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
2L), .Label = c("firstName", "secondName"), class = "factor"), 
    numbers = c(1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L), value = c(-0.301698990300544, 
    0.47829821507312, -0.327422119821659, 0.895088877410118, 
    -1.3476795169412, -0.467112422933039, -1.08836089961649, 
    1.87021564288651)), .Names = c("name", "numbers", "value"
), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

Solución

Paquete sqldf

Empleamos la sintaxis de SQL de sqldf para transformar o pivotar de formato largo a ancho. Empleamos MAX(CASE WHEN.

library(sqldf)
sqldf('SELECT name,
      MAX(CASE WHEN numbers = 1 THEN value ELSE NULL END) x1, 
      MAX(CASE WHEN numbers = 2 THEN value ELSE NULL END) x2,
      MAX(CASE WHEN numbers = 3 THEN value ELSE NULL END) x3,
      MAX(CASE WHEN numbers = 4 THEN value ELSE NULL END) x4
      FROM dat1
      GROUP BY name')

                  X1         X2         X3        X4
firstName  -0.301699  0.4782982 -0.3274221 0.8950889
secondName -1.347680 -0.4671124 -1.0883609 1.8702156

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Referencias

• stackoveflow

Convertir de formato largo a ancho con la función unstack en R

Problema

Deseamos transformar un data frame de formato largo a ancho. Partimos del siguiente data frame:

        name numbers      value
1  firstName       1 -0.3016990
2  firstName       2  0.4782982
3  firstName       3 -0.3274221
4  firstName       4  0.8950889
5 secondName       1 -1.3476795
6 secondName       2 -0.4671124
7 secondName       3 -1.0883609
8 secondName       4  1.8702156

Y queremos llegar a este otra. Con name como nombres de filas, cuatro columnas basadas en numbers y como valores, values.

                  X1         X2         X3        X4
firstName  -0.301699  0.4782982 -0.3274221 0.8950889
secondName -1.347680 -0.4671124 -1.0883609 1.8702156

Datos originales

dat1 <- structure(list(name = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
2L), .Label = c("firstName", "secondName"), class = "factor"), 
    numbers = c(1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L), value = c(-0.301698990300544, 
    0.47829821507312, -0.327422119821659, 0.895088877410118, 
    -1.3476795169412, -0.467112422933039, -1.08836089961649, 
    1.87021564288651)), .Names = c("name", "numbers", "value"
), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

Solución

Paquete base

Empleamos la función unstack para transformar de formato largo a ancho. En el primer argumento, indicamos el data frame, en el argumento form una fórmula, a la izquierda de ~ el vector que deseamos desapilar —unstack— (value) y a la derecha los grupos que queremos crear (numbers). Finalmente, renombramos los nombres de las filas.

df <- unstack(dat1, form = value ~ numbers)
rownames(df) <- unique(dat1$name)
df

                  X1         X2         X3        X4
firstName  -0.301699  0.4782982 -0.3274221 0.8950889
secondName -1.347680 -0.4671124 -1.0883609 1.8702156

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Referencias

• stackoveflow

Convertir de formato largo a ancho usando una función de agregación en R

Problema

Deseamos transformar un data frame de formato largo a ancho agrupando por la suma de los valores de una de las variables. Es decir pasar de esta tabla,

 V1 V3     V2
1  5 10    low
2  5  3    low
3  5  6 medium
4 45 10    low
5 45  3    low
6 77  1   high

A esta otra, donde mantenemos la columna V1, la columna V2 contiene los nombres de las nuevas columnas, y la columna V3 será la variable que almacenará los valores y que agregaremos sumando.

  V1 low medium high
1  5  13      6    0
2 45  13      0    0
3 77   0      0    1

Datos originales

V1 <- c(5,5,5,45,45,77)  
V2 <- c("low", "low", "medium", "low", "low", "high")  
V3 <- c(10,3,6,10,3,1)  
df <- as.data.frame(cbind(V1,V3,V2))

Soluciones

Primero examinamos el data frame que nos dieron.

str(df)

'data.frame': 6 obs. of  3 variables:
 $ V1: Factor w/ 3 levels "45","5","77": 2 2 2 1 1 3
 $ V3: Factor w/ 4 levels "1","10","3","6": 2 3 4 2 3 1
 $ V2: Factor w/ 3 levels "high","low","medium": 2 2 3 2 2 1

Las columnas V1 y V3 se han convertido en factores, cuando deberían ser númericas. Si utilizáramos cualquier código obtendríamos el error: Error: ‘sum’ not meaningful for factors. Para solucionarlo, empleamos el siguiente código:

df <- cbind.data.frame(V1,V3,V2)
str(df)

'data.frame': 6 obs. of  3 variables:
 $ V1: num  5 5 5 45 45 77
 $ V3: num  10 3 6 10 3 1
 $ V2: Factor w/ 3 levels "high","low","medium": 2 2 3 2 2 1

reshape2

Empleamos dcast para crear un data frame, usando V3 como la variable valores, e indicamos como función de agregación la suma (sum).

library(reshape2)
dcast(df, V1  ~ V2, value.var="V3", fun = sum)

  V1 high low medium
1  5    0  13      6
2 45    0  13      0
3 77    1   0      0

Como se puede observar, ordenado las columnas alfabéticamente (high, low y medium) en lugar de respetar el orden de ocurrencia original: low, medium, high.

dcast(df, V1  ~ factor(V2, levels = unique(V2)), value.var = "V3", sum)

'data.frame': 6 obs. of  3 variables:
 $ V1: num  5 5 5 45 45 77
 $ V3: num  10 3 6 10 3 1
 $ V2: Factor w/ 3 levels "high","low","medium": 2 2 3 2 2 1

paquete base

Empleamos la función xtabs para crear una tabla de contingencia mediante el formato fórmula.

xtabs(V3 ~ V1 + V2, df)

    V2
V1   high low medium
  5     0  13      6
  45    0  13      0
  77    1   0      0

xtabs(V3 ~ V1 + factor(V2, c("low", "medium", "high")), df)

   factor(V2, c("low", "medium", "high"))
V1   low medium high
  5   13      6    0
  45  13      0    0
  77   0      0    1

dplyr y tidyr

Con dplyr con la función spread, el equivalente a dcast en reshape2.

df$V2 <- factor(df$V2, levels = c("low", "medium", "high"))

library(tidyr)# Función spread
library(dplyr)

df %>%
  group_by(V1, V2) %>%
  summarise(sum = sum(V3)) %>%
  spread(V2, sum, fill = 0)

Source: local data frame [3 x 4]

     V1   low medium  high
  (dbl) (dbl)  (dbl) (dbl)
1     5    13      6     0
2    45    13      0     0
3    77     0      0     1

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Referencias

• stackoveflow