如何在 R 代码中将数据框旋转到二级标题上

I’m still new to R and I’ve been struggling with this issue for a couple of days. I found some solutions but I’m looking for a short code and I’d rather avoid a loop but so far that’s all I could come up with. My data is the following :

我希望它的外观如下：

Country    Year       ATM      POS  
France     2015        1       10    
France     2014        5        2    
France     2013       12        4     
France     2012        2       12   

我还没有找到一个简短的方法来解决这个问题，所以我将其分解为几个步骤：我禁用了标题，尝试从第一行中创建一个向量，我想我会首先在这些年上进行更长时间的旋转，但我出现错误：

ATM <- pivot_longer(data = dat, cols = dat[,2:6],names_to = "Year",values_to = headervector) 

这还需要 POS 部分的循环。 那么，除了解决这个问题之外，是否还有一种不需要循环的更好方法呢？

太感谢了！

当您读入数据时，使用该选项指定从找到“国家/地区”的行开始读取。例如，您将使用startRow for read.xlsx-- 不确定您使用什么来读取 Excel。...代表任何其他参数read.xlsx.

x <- read.xlsx("your_file.xlsx", startRow = row_that_country_is_found, ...)

完成此操作后，您可能需要清理列名。年份可能会读作“X2015”或类似的内容。我们假设“x”现在看起来像这样（随机数据）：

x
#   Country      2015      2014      2013      2012       2011      2010
# 1       A 0.6883601 0.9199372 0.8996433 0.9644212 0.97940387 0.7564401
# 2       B 0.1572208 0.6507811 0.9444197 0.9420349 0.06572698 0.1445383
# 3       C 0.7599602 0.8948640 0.6020316 0.7315661 0.90211468 0.5831917
#          2015       2014      2013      2012      2011       2010
# 1 0.26770837 0.45293675 0.2363191 0.9718356 0.3290432 0.57801166
# 2 0.39756729 0.06007054 0.7108505 0.6843454 0.1690740 0.93432731
# 3 0.05011677 0.30123347 0.2633371 0.5079645 0.9527117 0.04442355

从这里，您应该重命名您的列。

names(x) <- c("Country", paste(rep(c("ATM", "POS"), each = 6),
              names(x)[-1], sep = "_"))

您的名字现在应该如下所示：

names(x)
#  [1] "Country"  "ATM_2015" "ATM_2014" "ATM_2013" "ATM_2012" "ATM_2011"
#  [7] "ATM_2010" "POS_2015" "POS_2014" "POS_2013" "POS_2012" "POS_2011"
# [13] "POS_2010"

然后你可以pivot_longer, separate将名称放入多个变量中，然后pivot_wider以获得您想要的输出。

x %>% 
  pivot_longer(-Country) %>% 
  separate(name, into = c("Type", "Year")) %>% 
  pivot_wider(names_from = Type, values_from = value)
# # A tibble: 18 x 4
#    Country Year     ATM    POS
#    <chr>   <chr>  <dbl>  <dbl>
#  1 A       2015  0.688  0.268 
#  2 A       2014  0.920  0.453 
#  3 A       2013  0.900  0.236 
#  4 A       2012  0.964  0.972 
#  5 A       2011  0.979  0.329 
#  6 A       2010  0.756  0.578 
#  7 B       2015  0.157  0.398 
#  8 B       2014  0.651  0.0601
# ... 
# 17 C       2011  0.902  0.953 
# 18 C       2010  0.583  0.0444