vacio - ¿Cómo obtener esta estructura de datos en R?

recodificar variables en r

Question

Estoy tratando de encontrar la estructura de datos deseada a partir de la estructura de datos actual. Conozco los esquemas de la estructura de datos esperada en parte. La estructura de datos deseada incluye una list(...) más list(...) y una clase de factor . Estructura de datos actual

> print(dat.m)

         [,1] [,2]
ave_max  150   61
ave       60    0
lepo      41    0

dat.m <- structure(c(150L, 60L, 41L, 61L, 0L, 0L), .Dim = c(3L, 2L), .Dimnames = list(
    c("ave_max", "ave", "lepo"), NULL))

Estructura de datos deseada

> print(dat.m)

     Vars    M1    M2 
1 ave_max   150    61 
2 ave        60     0 
3 lepo       41     0 

Sé que es esquemáticamente algo cercano a lo siguiente donde la structure(c(...) desconocida structure(c(...) y row.names = c(...)

structure(list(Vars = structure(c(...), .Label = c("ave_max", 
"ave", "lepo"), class = "factor"), M1 = c(150, 60, 
41), M2 = c(61, 0, 0)), .Names = c("Vars", "ave_max", "ave", 
"lepo"), class = "data.frame", row.names = c(...))

R: 3.4.0 (backports)
Sistema operativo: Debian 8.7

Answer 1

Podemos usar tidyverse

library(tidyverse)
dat.m %>% 
    as.data.frame() %>% 
    rownames_to_column(''Vars'') %>%
    rename(M1 = V1, M2 = V2)
#     Vars  M1 M2
#1 ave_max 150 61
#2     ave  60  0
#3    lepo  41  0

Si necesitamos usar data.table

library(data.table)
setnames(setDT(as.data.frame(dat.m), keep.rownames = TRUE), c(''Vars'', ''M1'', ''M2''))[]

Answer 2

Si no insiste en M1 , M2 , etc. como nombres de columna, existe una solución data.table aún más data.table :

library(data.table)   # CRAN version 1.10.4 used
as.data.table(dat.m, keep.rownames = "Vars")
#      Vars  V1 V2
#1: ave_max 150 61
#2:     ave  60  0
#3:    lepo  41  0

Si insistes en M1 , M2 , etc. como nombres de columna y tu matriz dat.m tiene muchas columnas, las columnas pueden renombrarse:

DT <- as.data.table(dat.m, keep.rownames = "Vars")
setnames(DT, stringr::str_replace(names(DT), "^V(?=//d+$)", "M"))
DT
#      Vars  M1 M2
#1: ave_max 150 61
#2:     ave  60  0
#3:    lepo  41  0

La expresión regular usa una aserción de preanálisis para asegurarse de que solo se cambien las columnas que comienzan con V y las siguen y finalizan inmediatamente con al menos un dígito. Otros como Vars , V , V17b , VV3 no se tocan.

Si su matriz tiene muchas columnas y el propósito de su operación no es solo tener buenos encabezados de columna para imprimir, puede considerar remodelar sus datos de forma amplia a larga. La forma larga es preferida por ggplot por ejemplo.

DT_long <- melt(as.data.table(dat.m, keep.rownames = "Vars"), id.vars = "Vars")
DT_long
#      Vars variable value
#1: ave_max       V1   150
#2:     ave       V1    60
#3:    lepo       V1    41
#4: ave_max       V2    61
#5:     ave       V2     0
#6:    lepo       V2     0

En forma larga, a menudo es más fácil manipular sus datos, por ejemplo, para cambiar el nombre de las columnas:

DT_long[, variable := stringr::str_replace(variable, "^V", "M")]
DT_long
#      Vars variable value
#1: ave_max       M1   150
#2:     ave       M1    60
#3:    lepo       M1    41
#4: ave_max       M2    61
#5:     ave       M2     0
#6:    lepo       M2     0

Finalmente, puedes cambiar la forma de largo a ancho nuevamente

dcast(DT_long, Vars ~ ...)
#      Vars  M1 M2
#1:     ave  60  0
#2: ave_max 150 61
#3:    lepo  41  0

Tenga en cuenta que la fórmula de conversión reconoce dos variables especiales:. y ... . no representa ninguna variable; ... representa todas las variables que no se mencionan en la formula . (Ver ?data.table::dcast para más detalles).