dcast (reshape2)를 사용하지 않고 R로 데이터 재 형성

Question

dcast Rcodes가 더 이상 실행되지 않습니다. 여기에서 문제를 논의했습니다 : segfault in R using reshape2 package and dcast

버그가 아직 수정되지 않았으므로 다른 방법으로 내 캐스트를 얻을 수 있습니다. 어떤 제안이라도 대단히 감사하겠습니다!

내 데이터 세트의 아주 작은 수치 이하. 기본적으로 조사 ID ("EID") 당 종당 하나의 항목이 있습니다. 설문 ID ("EID") 당 하나의 항목을 모든 종에서 관련 값 ('값') 즉 와이드 형식의 열로 가져오고 싶습니다. 끝에

> dput(sample) 
structure(list(EID = c("L00155/69/2000-09-06", "Q99107/178/1999-08-23", 
"G02192/1/2002-07-08", "G97158/1/1997-10-26", "Q06091/2/2006-07-04", 
"L00004/171/2000-03-01", "G11094/15/2011-09-05", "Q04127/16/2004-07-28", 
"Q02122/230/2002-10-29", "G08002/6/2008-02-03", "Q99006/143/1999-02-17", 
"Q08053/3/2008-06-12", "Q99128/22/1999-08-19", "L00177/83/2000-12-18", 
"Q05122/11/2005-08-30", "Q04156/44/2004-10-29", "L01097/69/2001-06-26", 
"G08004/169/2008-05-14", "Q03041/26/2003-06-14", "G98115/60/1998-09-11", 
"G00002/20/2000-01-17", "G00002/20/2000-01-17", "G00054/1/2000-05-31", 
"G00054/1/2000-05-31"), tspp.name = structure(c(13L, 13L, 13L, 
13L, 16L, 13L, 13L, 4L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 11L, 4L, 13L, 
13L, 13L, 13L, 20L, 13L, 13L, 24L, 24L), .Label = c("American plaice", 
"American sand lance", "Arctic cod", "Atlantic cod", "Atlantic halibut", 
"Atlantic herring", "Bigeye tuna", "Black dogfish", "Bluefin tuna", 
"Capelin", "Greenland halibut", "Lookdown", "Northern shrimp", 
"Ocean quahog", "Porbeagle", "Redfishes", "Slenteye headlightfish", 
"Smooth flounder", "Spiny dogfish", "Striped pink shrimp", "Summer flounder", 
"White hake", "Winter flounder", "Witch flounder", "Yellowtail flounder" 
), class = "factor"), elasmo.name = structure(c(26L, 30L, 30L, 
30L, 30L, 25L, 21L, 30L, 30L, 30L, 30L, 21L, 30L, 5L, 30L, 30L, 
30L, 21L, 30L, 30L, 14L, 21L, 24L, 21L), .Label = c("Arctic skate", 
"Atlantic sharpnose shark", "Barndoor skate", "Basking shark", 
"Black dogfish", "Blue shark", "Deepsea cat shark", "Greenland shark", 
"Jensen's skate", "Little skate", "Manta", "Ocean quahog", "Oceanic whitetip shark", 
"Porbeagle", "Portuguese shark", "Rough sagre", "Roughtail stingray", 
"Round skate", "Sharks", "Shortfin mako", "Skates", "Smooth skate", 
"Soft skate", "Spiny dogfish", "Spinytail skate", "Thorny skate", 
"White shark", "White skate", "Winter skate", "NA"), class = "factor"), 
    elasmo.discard = c(1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 
    25, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 15, 25)), .Names = c("EID", "tspp.name", 
"elasmo.name", "elasmo.discard"), class = "data.frame", row.names = c("18496", 
"488791", "87549", "236671", "139268", "15606", "11132", "115531", 
"93441", "159675", "403751", "42587", "485941", "19285", "130395", 
"119974", "73826", "7953", "99124", "351461", "71", "72", "184", 
"185")) 

, 나는이 취득하고자 다음 "dcast"코드가 여기에 작동

가

library(plyr) 
test<-dcast(sample, ...~elasmo.name,value.var ="elasmo.discard",fun.aggregate=sum) 
test 

참고,하지만 난 내 전체 데이터 세트에서 실행할 때 치명적인 오류가 발생 할 수있는 145349 개의 행이 있습니다.

많은 감사합니다.

Answer 1

이것은 Hadley 이전 방법입니다. 먼저 합계를 구한 다음 다시 형성하십시오.

foo <- aggregate(d[,4,drop=FALSE], by=d[,1:3], sum) 
reshape(foo, v.names="elasmo.discard", idvar=c("EID", "tspp.name"), 
      timevar="elasmo.name", direction="wide") 

첫 번째 파트가 느린 경우 "by"부분에 더 적은 수의 열을 가질 수 있습니다. tspp.name이 EID에 의해 정의 된 것처럼 보입니다. 그렇다면 실제로 집계하지 말고 사실 이후에 추가하십시오.

두 번째 부분이 느린 경우 여기에서 방법 중 하나를 시도하십시오 : https://stackoverflow.com/a/9617424/210673.

속도 향상에 대한 더 나은 도움말을 얻으려면 코드를 테스트 할 수있는 적절한 예제 (예 : 샘플 또는 담당자 사용)를 제공하십시오. 솔루션 속도는 종종 변수의 고유 한 조합 수에 따라 달라집니다.

Answer 2

오류를 재현 할 수 없습니다. 첨부 된 코드를 참조하십시오. 행 번호 을 196608으로 증가 시켰습니다.

아마 sample$elasmo.name에있는 범주 수가 중요 할 것입니다.

library(reshape2) 

sample <- structure(list(EID = c("L00155/69/2000-09-06", "Q99107/178/1999-08-23", 
    "G02192/1/2002-07-08", "G97158/1/1997-10-26", "Q06091/2/2006-07-04", 
    "L00004/171/2000-03-01", "G11094/15/2011-09-05", "Q04127/16/2004-07-28", 
    "Q02122/230/2002-10-29", "G08002/6/2008-02-03", "Q99006/143/1999-02-17", 
    "Q08053/3/2008-06-12", "Q99128/22/1999-08-19", "L00177/83/2000-12-18", 
    "Q05122/11/2005-08-30", "Q04156/44/2004-10-29", "L01097/69/2001-06-26", 
    "G08004/169/2008-05-14", "Q03041/26/2003-06-14", "G98115/60/1998-09-11", 
    "G00002/20/2000-01-17", "G00002/20/2000-01-17", "G00054/1/2000-05-31", 
    "G00054/1/2000-05-31"), tspp.name = structure(c(13L, 13L, 13L, 
    13L, 16L, 13L, 13L, 4L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 11L, 4L, 13L, 
    13L, 13L, 13L, 20L, 13L, 13L, 24L, 24L), .Label = c("American plaice", 
    "American sand lance", "Arctic cod", "Atlantic cod", "Atlantic halibut", 
    "Atlantic herring", "Bigeye tuna", "Black dogfish", "Bluefin tuna", 
    "Capelin", "Greenland halibut", "Lookdown", "Northern shrimp", 
    "Ocean quahog", "Porbeagle", "Redfishes", "Slenteye headlightfish", 
    "Smooth flounder", "Spiny dogfish", "Striped pink shrimp", "Summer flounder", 
    "White hake", "Winter flounder", "Witch flounder", "Yellowtail flounder" 
), class = "factor"), elasmo.name = structure(c(26L, 30L, 30L, 
    30L, 30L, 25L, 21L, 30L, 30L, 30L, 30L, 21L, 30L, 5L, 30L, 30L, 
    30L, 21L, 30L, 30L, 14L, 21L, 24L, 21L), .Label = c("Arctic skate", 
    "Atlantic sharpnose shark", "Barndoor skate", "Basking shark", 
    "Black dogfish", "Blue shark", "Deepsea cat shark", "Greenland shark", 
    "Jensen's skate", "Little skate", "Manta", "Ocean quahog", "Oceanic whitetip shark", 
    "Porbeagle", "Portuguese shark", "Rough sagre", "Roughtail stingray", 
    "Round skate", "Sharks", "Shortfin mako", "Skates", "Smooth skate", 
    "Soft skate", "Spiny dogfish", "Spinytail skate", "Thorny skate", 
    "White shark", "White skate", "Winter skate", "NA"), class = "factor"), 
     elasmo.discard = c(1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 
     25, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 15, 25)), .Names = c("EID", "tspp.name", 
    "elasmo.name", "elasmo.discard"), class = "data.frame", row.names = c("18496", 
    "488791", "87549", "236671", "139268", "15606", "11132", "115531", 
    "93441", "159675", "403751", "42587", "485941", "19285", "130395", 
    "119974", "73826", "7953", "99124", "351461", "71", "72", "184", 
    "185")) 

n <- nrow(sample) 
N <- 145349 
p <- ceiling(log2(N/n)) 
n * 2^p 
n * 2^p > N 

# Bad way of increasing the row number 
for (i in 1:p) sample <- rbind(sample, sample) 

nrow(sample) 

class(sample) 
head(sample) 

table(sample$elasmo.name) 
table(as.character(sample$elasmo.name)) 

test <- dcast(sample, ... ~ elasmo.name, 
       value.var = "elasmo.discard", 
       fun.aggregate = sum) 
head(test)