Question

所以，我想在底部的另一列中合并一列。这就是我的数据的样子：

    V1      V2       V3       V4
-75.6364 -33.3363 -68.6320 -35.7657 
-62.4546 -42.6754 -60.0532 -41.7773   
-53.1363 -48.3385 -56.0956 -47.4524 
-51.9633 -37.6143 -60.3062 -54.7817

我想要这个，合并V1-V3和V2-V4：

    V1      V2       

-75.6364 -33.3363 
-62.4546 -42.6754    
-53.1363 -48.3385  
-51.9633 -37.6143 
-68.6320 -35.7657 
-60.0532 -41.7773  
-56.0956 -47.4524

我一直在寻找这个页面，但我发现了cbind和rbind个选项但不要提供我想要的东西。

Answer 1

data.table的melt函数特别好用，因为它可以将参数分组到并行列中。它将插入一个variable标识符列，但您可以将其分组。

library(data.table)

melt(setDT(df),                              # set df to a data.table
     measure.vars = list(c(1,3), c(2,4)),    # set column groupings
     value.name = 'V')[                      # set output name scheme
      , -1, with = F]                        # subset out variable column
##          V1       V2
## 1: -75.6364 -33.3363
## 2: -62.4546 -42.6754
## 3: -53.1363 -48.3385
## 4: -51.9633 -37.6143
## 5: -68.6320 -35.7657
## 6: -60.0532 -41.7773
## 7: -56.0956 -47.4524
## 8: -60.3062 -54.7817

在基数R中，stack函数熔化为长，但不是并行列。但是，您可以将列名称转换为要用于unstack的索引，或者仅使用rep(rep(1:2, each = 4), 2)等手动制作合适的矢量。

df2 <- stack(df)
# change ind (variable/key/index) column to number, take modulo 2 to separate even/odd,
# and invert 0/1 add 1 to make better column names
df2$ind <- 1 + !as.numeric(df2$ind) %% 2
unstack(df2)
##         X1       X2
## 1 -75.6364 -33.3363
## 2 -62.4546 -42.6754
## 3 -53.1363 -48.3385
## 4 -51.9633 -37.6143
## 5 -68.6320 -35.7657
## 6 -60.0532 -41.7773
## 7 -56.0956 -47.4524
## 8 -60.3062 -54.7817

Answer 2

其他答案很有帮助，但每个答案都必须在每对列中进行字面编码。这是一个通用函数，下面有十列更严格的例子：

public async Task<User> GetAsyncADUser(PrincipalContextParameter param)
    {
        try
        {

            if (UseLDAPForIdentityServer3)
            {
                using (var pc = new PrincipalContext(ContextType.Domain, param.ADDomain, param.ADServerContainer, param.ADServerUser, param.ADServerUserPwd))
                {
                    UserPrincipal userPrincipal = UserPrincipal.FindByIdentity(pc, param.UserNameToValidate);
                    if (userPrincipal != null)
                    {
                        bool isvalid = pc.ValidateCredentials(userPrincipal.DistinguishedName, param.UserPasswordToValidate, ContextOptions.SimpleBind);

                        if (isvalid)
                        {
                            User user = new User { ad_guid = userPrincipal.Guid.ToString(), Username = param.UserNameToValidate, Password = param.UserPasswordToValidate };
                            return user;
                        }
                    }
                }
            }

        }
        catch (Exception ex)
        {
            throw;
        }

        return null;

    }

修改

使用Ananda的技术in this question，我们可以创建一个单行：

dfSeq <- function(df) Map(':', 1:(ncol(df)-1), 2:ncol(df))[c(TRUE,FALSE)] stackDF <- function(df1) do.call('rbind', Map(function(x,y) setNames(x[y], names(df1)[1:2]), list(df1), dfSeq(df1))) mydf <- as.data.frame(replicate(10, rnorm(10))) dim(mydf) [1] 10 10 stackDF(mydf) # V1 V2 # 1 1.031131668 -1.00884258 # 2 1.803293498 2.15713217 # 3 -1.295998573 0.20951434 # 4 -1.314269143 1.56329500 # 5 -1.138388270 -0.87029891 # 6 -1.312514370 0.31815244 # 7 1.436570621 -0.96508931

Answer 3

看起来你想要堆叠每对列。在下面的代码中，我们只是将第3列和第4列的名称更改为第1列和第2列，以便rbind可以根据需要使用：

new.df = rbind(df[,1:2], setNames(df[,3:4], names(df[,1:2])))

new.df

        V1       V2
1 -75.6364 -33.3363
2 -62.4546 -42.6754
3 -53.1363 -48.3385
4 -51.9633 -37.6143
5 -68.6320 -35.7657
6 -60.0532 -41.7773
7 -56.0956 -47.4524
8 -60.3062 -54.7817

如何将数据框中的列合并到同一数据框中的另一列？

3 个答案: