Как переформатировать фрейм данных R с несколькими строками в одну строку

Используя melt() из reshape2, Вы можете сделать это следующим образом:

library(reshape2)

# Melt the data, omitting `Seconds`
df.melted <- melt(myDF[, -1], id.vars = NULL)

# Transpose the values into a single row
myNewDF <- t(df.melted[, 2])

# Assign new variable names
colnames(myNewDF) <- paste0("r", rownames(myDF), df.melted[, 1])

#   r1s1 r2s1 r3s1 r4s1 r5s1 r1s2 r2s2 r3s2 r4s2 r5s2
# 1    0    2    4    6    8    1    3    5    7    9

Это расплавляет фрейм данных, использует первый столбец (имена переменных из исходного набора данных) для построения имен переменных для нового набора данных и использует транспонирование второго столбца (значения данных) в качестве строки данных.

Если вы хотите автоматизированный подход к объединению ваших наборов данных, вы можете сделать следующий шаг:

# Another data frame
myOtherDF <- data.frame(Seconds = seq(0, 1, 0.25),
                        s1 = seq(1, 9, 2),
                        s2 = seq(0, 8, 2))

# Turn the above steps into a function
colToRow <- function(x) {
    melted <- melt(x[, -1], id.vars = NULL)
    row <- t(melted[, 2])
    colnames(row) <- paste0("r", rownames(x), melted[, 1])
    row
}

# Create a list of the data frames to process
myDFList <- list(myDF, myOtherDF)

# Apply our function to each data frame in the list and append
myNewDF <- data.frame(do.call(rbind, lapply(myDFList, colToRow)))

#   r1s1 r2s1 r3s1 r4s1 r5s1 r1s2 r2s2 r3s2 r4s2 r5s2
# 1    0    2    4    6    8    1    3    5    7    9
# 2    1    3    5    7    9    0    2    4    6    8

Соответствующие значения могут быть извлечены по строкам с помощью c(t(therelevantdata)).

Другими словами:

Values <- c(t(myDf[-1]))

Если имена важны в этот момент, Вы можете сделать:

Names <- sprintf("r%ss%s", rep(1:5, each = 2), 1:2)

Вы можете получить именованный вектор с помощью:

setNames(Values, Names)
# r1s1 r1s2 r2s1 r2s2 r3s1 r3s2 r4s1 r4s2 r5s1 r5s2 
#    0    1    2    3    4    5    6    7    8    9 

Или именованный однострочный data.frame с:

setNames(data.frame(t(Values)), Names)
#   r1s1 r1s2 r2s1 r2s2 r3s1 r3s2 r4s1 r4s2 r5s1 r5s2
# 1    0    1    2    3    4    5    6    7    8    9

---

Если у вас есть list ваших data.frames, как указано в ответе @cyro111, вы можете легко сделать следующее:

do.call(rbind, lapply(myDfList, function(x) c(t(x[-1]))))
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,]    0    1    2    3    4    5    6    7    8     9
# [2,]   10   11   12   13   14   15   16   17   18    19

Преобразовать в data.frame с помощью as.data.frame и добавить имена либо с помощью names <-, либо setNames.

---

Обобщенная функция:

myFun <- function(indf, asVec = TRUE) {
  values <- c(t(indf[-1]))
  Names <- sprintf("r%ss%s", rep(1:nrow(indf), each = ncol(indf[-1])),
                   1:ncol(indf[-1]))
  out <- setNames(values, Names)
  if (isTRUE(asVec)) out
  else (as.data.frame(as.matrix(t(out))))
}

Попробуйте:

myFun(myDf)        # Vector
myFun(myDf, FALSE) # data.frame

Это еще удобнее на list из data.frame s.... множество вариантов : -)

dfList1 <- list(
  data.frame(s = 1:2, a1 = 1:2, a2 = 3:4, a3 = 5:6),
  data.frame(s = 1:2, a1 = 11:12, a2 = 31:32, a3 = 51:52)
)

lapply(dfList1, myFun)
do.call(rbind, lapply(dfList1, myFun))
t(sapply(dfList1, myFun))
as.data.frame(do.call(rbind, lapply(dfList1, myFun)))

Вы можете попробовать dcast из версии devel data.table, т. е. v1.9.5, которая может принимать несколько столбцов value.var. Создать две колонны, одна с row number ('рН') и второго группировочного признака ('стеклопластик'), и использовать dcast. Детали установки:here

library(data.table)#v1.9.5+
dcast(setDT(myDf[-1])[, c('rn1', 'grp') := list(paste0('r', 1:.N), 1)],
                   grp~rn1, value.var=c('s1', 's2'))
#   grp r1_s1 r2_s1 r3_s1 r4_s1 r5_s1 r1_s2 r2_s2 r3_s2 r4_s2 r5_s2
#1:   1     0     2     4     6     8     1     3     5     7     9

Или мы можем использовать reshape из base R

 reshape(transform(myDf, rn1=paste0('r', 1:nrow(myDf)), grp=1)[-1], 
         idvar='grp', timevar='rn1', direction='wide')
 #  grp s1.r1 s2.r1 s1.r2 s2.r2 s1.r3 s2.r3 s1.r4 s2.r4 s1.r5 s2.r5
 #1   1     0     1     2     3     4     5     6     7     8     9

Обновление

Если у нас есть несколько фреймов данных, мы можем поместить наборы данных в список и затем использовать lapply с dcast или rbind наборы данных в списке с rbindlist указав группирующую переменную для каждого набора данных, затем примените dcast ко всему набору данных.

Используя 'myOtherDF` из поста @Alex A.

 myDFList <- list(myDf, myOtherDF)
 dcast(rbindlist(Map(cbind, myDFList, gr=seq_along(myDFList)))[,-1,
       with=FALSE][, rn1:= paste0('r', 1:.N), by=gr],
          gr~rn1, value.var=c('s1', 's2'))
 #   gr r1_s1 r2_s1 r3_s1 r4_s1 r5_s1 r1_s2 r2_s2 r3_s2 r4_s2 r5_s2
 #1:  1     0     2     4     6     8     1     3     5     7     9
 #2:  2     1     3     5     7     9     0     2     4     6     8