Chuyển đổi khung dữ liệu

Question

Chúc mừng ngày cuối tuần.

Tôi đã cố gắng để nhân rộng các kết quả từ blog post này trong R. Tôi đang tìm kiếm một phương pháp transposing các dữ liệu mà không sử dụng t, tốt nhất là sử dụng tidyr hoặc reshape. Ví dụ dưới đây, metadata thu được bằng cách chuyển đổi data.

metadata <- data.frame(colnames(data), t(data[1:4, ])) 
colnames(metadata) <- t(metadata[1,]) 
metadata <- metadata[-1,] 
metadata$Multiplier <- as.numeric(metadata$Multiplier) 

Mặc dù đạt được những gì tôi muốn, tôi thấy nó hơi vụng về. Có quy trình làm việc hiệu quả nào để chuyển đổi khung dữ liệu không?

dput dữ liệu

data <- structure(list(Series.Description = c("Unit:", "Multiplier:", 
"Currency:", "Unique Identifier: "), Nominal.Broad.Dollar.Index. = c("Index:_1997_Jan_100", 
"1", NA, "H10/H10/JRXWTFB_N.M"), Nominal.Major.Currencies.Dollar.Index. = c("Index:_1973_Mar_100", 
"1", NA, "H10/H10/JRXWTFN_N.M"), Nominal.Other.Important.Trading.Partners.Dollar.Index. = c("Index:_1997_Jan_100", 
"1", NA, "H10/H10/JRXWTFO_N.M"), AUSTRALIA....SPOT.EXCHANGE.RATE..US..AUSTRALIAN...RECIPROCAL.OF.RXI_N.M.AL. = c("Currency:_Per_AUD", 
"1", "USD", "H10/H10/RXI$US_N.M.AL"), SPOT.EXCHANGE.RATE...EURO.AREA. = c("Currency:_Per_EUR", 
"1", "USD", "H10/H10/RXI$US_N.M.EU"), NEW.ZEALAND....SPOT.EXCHANGE.RATE..US..NZ...RECIPROCAL.OF.RXI_N.M.NZ.. = c("Currency:_Per_NZD", 
"1", "USD", "H10/H10/RXI$US_N.M.NZ"), United.Kingdom....Spot.Exchange.Rate..US..Pound.Sterling.Reciprocal.of.rxi_n.m.uk = c("Currency:_Per_GBP", 
"0.01", "USD", "H10/H10/RXI$US_N.M.UK"), BRAZIL....SPOT.EXCHANGE.RATE..REAIS.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "BRL", "H10/H10/RXI_N.M.BZ"), CANADA....SPOT.EXCHANGE.RATE..CANADIAN...US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "CAD", "H10/H10/RXI_N.M.CA"), CHINA....SPOT.EXCHANGE.RATE..YUAN.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "CNY", "H10/H10/RXI_N.M.CH"), DENMARK....SPOT.EXCHANGE.RATE..KRONER.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "DKK", "H10/H10/RXI_N.M.DN"), HONG.KONG....SPOT.EXCHANGE.RATE..HK..US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "HKD", "H10/H10/RXI_N.M.HK"), INDIA....SPOT.EXCHANGE.RATE..RUPEES.US. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "INR", "H10/H10/RXI_N.M.IN"), JAPAN....SPOT.EXCHANGE.RATE..YEA.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "JPY", "H10/H10/RXI_N.M.JA"), KOREA....SPOT.EXCHANGE.RATE..WON.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "KRW", "H10/H10/RXI_N.M.KO"), Malaysia...Spot.Exchange.Rate..Ringgit.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "MYR", "H10/H10/RXI_N.M.MA"), MEXICO....SPOT.EXCHANGE.RATE..PESOS.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "MXN", "H10/H10/RXI_N.M.MX"), NORWAY....SPOT.EXCHANGE.RATE..KRONER.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "NOK", "H10/H10/RXI_N.M.NO"), SWEDEN....SPOT.EXCHANGE.RATE..KRONOR.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "SEK", "H10/H10/RXI_N.M.SD"), SOUTH.AFRICA....SPOT.EXCHANGE.RATE..RAND.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "ZAR", "H10/H10/RXI_N.M.SF"), Singapore...SPOT.EXCHANGE.RATE..SINGAPORE...US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "SGD", "H10/H10/RXI_N.M.SI"), SRI.LANKA....SPOT.EXCHANGE.RATE..RUPEES.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "LKR", "H10/H10/RXI_N.M.SL"), SWITZERLAND....SPOT.EXCHANGE.RATE..FRANCS.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "CHF", "H10/H10/RXI_N.M.SZ"), TAIWAN....SPOT.EXCHANGE.RATE..NT..US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "TWD", "H10/H10/RXI_N.M.TA"), THAILAND....SPOT.EXCHANGE.RATE....THAILAND. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "THB", "H10/H10/RXI_N.M.TH"), VENEZUELA....SPOT.EXCHANGE.RATE..BOLIVARES.US.. = c("Currency:_Per_USD", 
"1", "VEB", "H10/H10/RXI_N.M.VE")), .Names = c("Series.Description", 
"Nominal.Broad.Dollar.Index.", "Nominal.Major.Currencies.Dollar.Index.", 
"Nominal.Other.Important.Trading.Partners.Dollar.Index.", "AUSTRALIA....SPOT.EXCHANGE.RATE..US..AUSTRALIAN...RECIPROCAL.OF.RXI_N.M.AL.", 
"SPOT.EXCHANGE.RATE...EURO.AREA.", "NEW.ZEALAND....SPOT.EXCHANGE.RATE..US..NZ...RECIPROCAL.OF.RXI_N.M.NZ..", 
"United.Kingdom....Spot.Exchange.Rate..US..Pound.Sterling.Reciprocal.of.rxi_n.m.uk", 
"BRAZIL....SPOT.EXCHANGE.RATE..REAIS.US..", "CANADA....SPOT.EXCHANGE.RATE..CANADIAN...US..", 
"CHINA....SPOT.EXCHANGE.RATE..YUAN.US..", "DENMARK....SPOT.EXCHANGE.RATE..KRONER.US..", 
"HONG.KONG....SPOT.EXCHANGE.RATE..HK..US..", "INDIA....SPOT.EXCHANGE.RATE..RUPEES.US.", 
"JAPAN....SPOT.EXCHANGE.RATE..YEA.US..", "KOREA....SPOT.EXCHANGE.RATE..WON.US..", 
"Malaysia...Spot.Exchange.Rate..Ringgit.US..", "MEXICO....SPOT.EXCHANGE.RATE..PESOS.US..", 
"NORWAY....SPOT.EXCHANGE.RATE..KRONER.US..", "SWEDEN....SPOT.EXCHANGE.RATE..KRONOR.US..", 
"SOUTH.AFRICA....SPOT.EXCHANGE.RATE..RAND.US..", "Singapore...SPOT.EXCHANGE.RATE..SINGAPORE...US..", 
"SRI.LANKA....SPOT.EXCHANGE.RATE..RUPEES.US..", "SWITZERLAND....SPOT.EXCHANGE.RATE..FRANCS.US..", 
"TAIWAN....SPOT.EXCHANGE.RATE..NT..US..", "THAILAND....SPOT.EXCHANGE.RATE....THAILAND.", 
"VENEZUELA....SPOT.EXCHANGE.RATE..BOLIVARES.US.."), row.names = c(NA, 
4L), class = "data.frame") 

Answer 1

Sử dụng tidyr, bạn gather tất cả các cột ngoại trừ người đầu tiên, và sau đó bạn spread các cột thu thập.

Hãy thử:

library(dplyr) 
library(tidyr) 
data %>% 
    gather(var, val, 2:ncol(data)) %>% 
    spread(Series.Description, val)