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r - 寻求R函数来融化5维数组，如pivot_longer

问题描述

我有一个程序，它使用 reshape2 的 melt 函数将具有命名和标记维度的 5 维数组融合为长格式数据框，根据定义，该数据框只有两个维度。输入数组的每个维度对应于输出数据框中的一列，并且还有一列保存存储在 5D 数组中的值。

我知道 reshape2 已被弃用，很快就会中断。所以我要换成tidyr。然而，tidyr 的 pivot_longer 函数替换了 melt 只接受 2D 数据帧作为输入。

在 tidyr 或其他地方是否有一个未弃用的函数，它将一个具有 3 个或更多命名和标记维度的数组融合到一个长格式数据框中？

我可以编写自己的函数来轻松完成它。但如果有的话，我宁愿使用现有的功能。

谢谢

这是一个 2x3x4 数组的示例：

df <- expand.grid(w = 1:2,
                  x = 1:3,
                  y = 1:4)
df$z <- runif(nrow(df))

tmp <- tapply(df$z, list(df$w, df$x, df$y), sum)
tmp
, , 1

           1          2         3
1 0.40276418 0.13111652 0.4473557
2 0.08945365 0.03139184 0.1556355

, , 2

          1          2         3
1 0.1413763 0.02106974 0.1103559
2 0.7302435 0.46302772 0.7924580

, , 3

          1         2         3
1 0.2793435 0.4244807 0.7955351
2 0.9828739 0.7740189 0.6436733

, , 4

          1          2         3
1 0.9852345 0.20508490 0.8744829
2 0.2812744 0.06272449 0.0936831

标签： rpivot-tabletidyrreshape2melt

解决方案

坚持使用基础 R，您可以ftable在使用之前将数组包装起来as.data.frame：

set.seed(1); array(sample(100, 2*3*4, TRUE), dim = c(2, 3, 4)) -> a
b <- provideDimnames(a)
b
# , , A
# 
#    A  B  C
# A 27 58 21
# B 38 91 90
# 
# , , B
# 
#    A  B  C
# A 95 63 21
# B 67  7 18
# 
# , , C
# 
#    A  B   C
# A 69 77  72
# B 39 50 100
# 
# , , D
# 
#    A  B  C
# A 39 94 66
# B 78 22 13

as.data.frame(ftable(b))
#    Var1 Var2 Var3 Freq
# 1     A    A    A   27
# 2     B    A    A   38
# 3     A    B    A   58
# 4     B    B    A   91
# 5     A    C    A   21
# 6     B    C    A   90
# 7     A    A    B   95
# 8     B    A    B   67
# 9     A    B    B   63
# 10    B    B    B    7
# 11    A    C    B   21
# 12    B    C    B   18
# 13    A    A    C   69
# 14    B    A    C   39
# 15    A    B    C   77
# 16    B    B    C   50
# 17    A    C    C   72
# 18    B    C    C  100
# 19    A    A    D   39
# 20    B    A    D   78
# 21    A    B    D   94
# 22    B    B    D   22
# 23    A    C    D   66
# 24    B    C    D   13

您也可以as.data.table从“data.table”包中使用。以下应该有效：

library(data.table)
as.data.table(b)

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