我正在开发一个模型来预测一个年龄段的完全生育率。我目前有一个这样的数据框,其中行是年龄,列是年。每个单元格中的值是该年的特定年龄生育率:
> df1
iso3 sex age fert1953 fert1954 fert1955
14 AUS female 13 0.000 0.00000 0.00000
15 AUS female 14 0.000 0.00000 0.00000
16 AUS female 15 13.108 13.42733 13.74667
17 AUS female 16 26.216 26.85467 27.49333
18 AUS female 17 39.324 40.28200 41.24000
但是,我想要的是每一行都是一个队列。因为行和列代表个别年份,所以可以通过对角线获得队列数据。我正在寻找这样的结果:
> df2
iso3 sex ageIn1953 fert1953 fert1954 fert1955
14 AUS female 13 0.000 0.00000 13.74667
15 AUS female 14 0.000 13.42733 27.49333
16 AUS female 15 13.108 26.85467 41.24000
17 AUS female 16 26.216 40.28200 [data..]
18 AUS female 17 39.324 [data..] [data..]
这是
df1
数据框:df1 <- structure(list(iso3 = c("AUS", "AUS", "AUS", "AUS", "AUS"), sex = c("female",
"female", "female", "female", "female"), age = c(13, 14, 15,
16, 17), fert1953 = c(0, 0, 13.108, 26.216, 39.324), fert1954 = c(0,
0, 13.4273333333333, 26.8546666666667, 40.282), fert1955 = c(0,
0, 13.7466666666667, 27.4933333333333, 41.24)), .Names = c("iso3",
"sex", "age", "fert1953", "fert1954", "fert1955"), class = "data.frame", row.names = 14:18)
编辑:
这是我最终使用的解决方案。它基于大卫的回答,但我需要为
iso3
的每个级别执行此操作.df.ls <- lapply(split(f3, f = f3$iso3), FUN = function(df1) {
n <- ncol(df1) - 4
temp <- mapply(function(x, y) lead(x, n = y), df1[, -seq_len(4)], seq_len(n))
return(cbind(df1[seq_len(4)], temp))
})
f4 <- do.call("rbind", df.ls)
最佳答案
我还没有测试过速度,但是 data.table
v1.9.5 ,最近实现了一个名为 shift
的新(用 C 语言编写)超前/滞后函数
因此,对于您想要移动的列,您可以将它与 mapply
结合使用。 , 例如
library(data.table)
n <- ncol(df1) - 4 # the number of years - 1
temp <- mapply(function(x, y) shift(x, n = y, type = "lead"), df1[, -seq_len(4)], seq_len(n))
cbind(df1[seq_len(4)], temp) # combining back with the unchanged columns
# iso3 sex age fert1953 fert1954 fert1955
# 14 AUS female 13 0.000 0.00000 13.74667
# 15 AUS female 14 0.000 13.42733 27.49333
# 16 AUS female 15 13.108 26.85467 41.24000
# 17 AUS female 16 26.216 40.28200 NA
# 18 AUS female 17 39.324 NA NA
编辑:您可以轻松安装
data.table
的开发版从 GitHub 使用library(devtools)
install_github("Rdatatable/data.table", build_vignettes = FALSE)
无论哪种方式,如果你想要
dplyr
, 开始library(dplyr)
n <- ncol(df1) - 4 # the number of years - 1
temp <- mapply(function(x, y) lead(x, n = y), df1[, -seq_len(4)], seq_len(n))
cbind(df1[seq_len(4)], temp)
# iso3 sex age fert1953 fert1954 fert1955
# 14 AUS female 13 0.000 0.00000 13.74667
# 15 AUS female 14 0.000 13.42733 27.49333
# 16 AUS female 15 13.108 26.85467 41.24000
# 17 AUS female 16 26.216 40.28200 NA
# 18 AUS female 17 39.324 NA NA
关于r - 在 R 中,将数据框对角线转换为行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27849171/