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我正在尝试对每小时的气候数据进行一些重塑，但我无法正确...这是数据，一天变量（365 个级别。+/- 1 取决于年份），一小时变量（24 个级别)，一个数字温度 (+/- 8760 obs)。

head(df)
####         .day .hour temperature
#### 2 2013-01-01     1          19
#### 3 2013-01-01     2          19
#### 4 2013-01-01     3          18
#### 5 2013-01-01     4          18

我的预期输出是这样的data.frame，但是我需要内部的温度值而不是值一（长度）...

        .day 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
1 2013-01-01 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
2 2013-01-02 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
3 2013-01-03 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
4 2013-01-04 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1

此输出是用 生成的dcast(.day~.hour)，我也尝试了一些但tidyr没有成功。我怎样才能做到这一点？如果某处缺少某些行（缺少一天等）怎么办？谢谢。

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要将数据从长格式重新格式化为宽格式，我们可以使用tidyr具有相关功能spread。帮助文件在这里有足够的例子：http: //cran.r-project.org/web/packages/tidyr/tidyr.pdf#page.14

require(tidyr)
spread(df, .hour, temperature, fill = NA) #fill any missing data with NA

此处提供了可用于实现相同更改的其他选项的全面介绍：https ://stackoverflow.com/a/9617424/2724299

于 2016-10-20T14:49:45.153 回答