在R语言中如何按变量将行数据转置为列？

问题背景 #

现有如下格式的数据集：

dataA=data.frame(structure(list(Season = c(2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2022, 
                          2022, 2022, 2022, 2022, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023), 
               ID = c("A", "B", "C", "D", "E", "A", "B", "C", "D", "E", "A", "B", "C", "D", "E"), 
               S = c(44, 64, 65, 68, 58, 46, 48, 48, 62, 42, 49, 63, 75, 90, 55), 
               Na = c(115, 131, 153, 118, 140, 127, 108, 119, 122, 139, 136, 134, 170, 139, 178), 
               Ca = c(1.58, 2.41, 2.49, 2.25, 2.1, 1.21, 2.07, 2.66, 2.26, 1.9, 1.36, 2.18, 2.53, 2.22, 2.12)), 
               class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -15L)))

数据预览：

需要将数据按ID分组，把Season转置为列，同时保留S、Na、Ca三个变量的对应值。尝试使用reshape::cast()时出现报错：

library(reshape)
dataB= reshape::cast(dataA, ID ~ Season, value=c("S","Na", "Ca"))

报错信息：

Error in data.frame(data[, c(variables), drop = FALSE], result = data$value) : 
  arguments imply differing number of rows: 15, 0
In addition: Warning message:
In names(data) == value :
  longer object length is not a multiple of shorter object length

可行解决方案 #

方法1：使用tidyverse的pivot_wider #

tidyverse生态中的pivot_wider函数专门用于宽表转换，支持多变量同时转置，语法直观：

library(tidyverse)

dataB <- dataA %>%
  pivot_wider(
    id_cols = ID,          # 作为分组主键的列
    names_from = Season,   # 需要转置为列名的变量
    values_from = c(S, Na, Ca)  # 需要保留值的多变量
  )

转换后的结果格式：

方法2：使用data.table的dcast #

如果数据集规模极大，data.table的dcast函数处理速度更快，内存效率更高：

library(data.table)

# 将data.frame转换为data.table格式
setDT(dataA)

dataB <- dcast(
  dataA,
  ID ~ Season,
  value.var = c("S", "Na", "Ca")  # 指定需要转置的多变量
)

该方法得到的结果与pivot_wider完全一致，列名格式为变量名_年份，满足转置需求。

内容的提问来源于Stack Exchange，提问作者J.K Kim