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每5行将一列转换为新列（数字间隔）

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我有一个长列，其中包含大量分析结果（作为.txt文件，我将用R读取） . 从顶部开始，前5行是对应于Sample1的结果，5行（第6,7,8,9和10行）的第二个块对应于Sample2，依此类推，从Sample1到Sample57 . 所以，我想将这个长列分成57列，按样本分开 . 让我们从一个较小的例子开始简化问题，只使用前两个样本（因此，列只有10个值，每个5个） . 假设我们有这个列向量：

0.01
0.02
0.45
0.34
0.55
0.78
0.08
0.49
0.50
0.33

我知道前5个数字对应Sample1，第二个数字对应Sample2 . 我想做这个：

0.01 0.78
0.02 0.08
0.45 0.49
0.34 0.50
0.55 0.33

总的来说，我想将该柱状矢量转换为矩阵，其中每列长度为5行，并且这些数字的顺序与原始矢量中的顺序相同 . 它已经搜索了将一列拆分成多列的命令，但它们使用了识别字符模式的东西 . 这是一种不同的情况 . 我也发现这个关于终端Put every N rows of input into a new column，但我想知道R中是否有办法做到这一点，也许也更简单 .

有没有办法严格每5行做一次？

r multiple-columns

2 回答

  • 3

    我们可以使用 matrix 来构造它

    matrix(df1[,1], nrow=5, ncol=2)
#    [,1] [,2]
#[1,] 0.01 0.78
#[2,] 0.02 0.08
#[3,] 0.45 0.49
#[4,] 0.34 0.50
#[5,] 0.55 0.33

    如果行数不是5的倍数，则使用 tidyverse 中的 spread 或 data.table 中的 dcast （ reshape2 ）

    library(tidyverse)
df1 %>%
    mutate(i1 = rep(1:5, length.out=n()), grp = paste0("Col", cumsum(i1==1))) %>%
    spread(grp, Col1) %>%
    select(-i1)
#  Col1 Col2
#1 0.01 0.78
#2 0.02 0.08
#3 0.45 0.49
#4 0.34 0.50
#5 0.55 0.33

    数据

    df1 <- structure(list(Col1 = c(0.01, 0.02, 0.45, 0.34, 0.55, 0.78, 0.08, 
 0.49, 0.5, 0.33)), .Names = "Col1", class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))
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  • 5

    是的你可以做到以下几点：

    as.data.frame(split(data, 1:x))

    其中x = nr行/ 5;在你的例子x = 2，因为你有10个观察

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