次のように私は<code>data.frame</code>を持っているTBL-ヘッダ

Question

に（dplyrのTBL-オブジェクトの）列の変換：

 types  long_name 
    (chr)   (chr) 
1 neighborhood Upper East Side 
2 sublocality Manhattan 
3 postal_code 10021 

私は次のようにそれを変換したい：

 neighborhood sublocality postal_code 
    (chr)   (chr)   (chr) 
1 Upper East Side Manhattan  10021 

ばなりませんこれを行うためのすばやく簡単な方法です。

編集者注：これはないRのデータフレームとして、表示されますが、DPLY TBL-オブジェクトとしてされています

dput(as.tbl(dfrm)) 
structure(list(types = c("neighborhood", "sublocality", "postal_code" 
), long_name = c("Upper East Side", "Manhattan", "10021")), .Names = c("types", 
"long_name"), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, 
-3L)) 

Answer 1

を使用することができ、我々は使用することができますtidyr::spreadを長から幅に移動：

library(tidyr) 

df %>% spread(types, long_name) 
# Source: local data frame [1 x 3] 
# 
#  neighborhood postal_code sublocality 
#    (chr)  (chr)  (chr) 
# 1 Upper East Side  10021 Manhattan 

Answer 2

設定しtypeslong_nameベクトル上の名前として、それにas.data.frame.list()を実行します。 dfと仮定すると...

as.data.frame.list(
    with(df, setNames(long_name, types)), 
    stringsAsFactors = FALSE 
) 
#  neighborhood sublocality postal_code 
# 1 Upper East Side Manhattan  10021 

あるいは、同じもの少し異なる方法...

as.data.frame(
    with(df, setNames(as.list(long_name), types)), 
    stringsAsFactors = FALSE 
) 

あなたのデータフレームであり、あなたが数値郵便番号が必要な場合は、その列にas.numeric()を実行します。また、dplyrを使用しているため、これをtbl_df()にラップして正確な結果を得ることができます。それとも、

df %>% 
    do(
     as.data.frame.list(
      setNames(.$long_name, .$types), 
      stringsAsFactors = FALSE 
     ) 
    ) %>% 
    tbl_df 
# Source: local data frame [1 x 3] 
# 
#  neighborhood sublocality postal_code 
#    (chr)  (chr)  (chr) 
# 1 Upper East Side Manhattan  10021 

データのようなものでdplyrでそれをすべて行うことができます：

df <- structure(list(types = c("neighborhood", "sublocality", "postal_code" 
), long_name = c("Upper East Side", "Manhattan", "10021")), .Names = c("types", 
"long_name"), row.names = c(NA, -3L), class = c("tbl_df", "tbl", 
"data.frame")) 

Answer 3

我々はHadleyverseに固執transpose

library(data.table) 
setNames(transpose(df[-1]), df$types) 
#  neighborhood sublocality postal_code 
#1 Upper East Side Manhattan  10021