我有一个 sql 输出到 data.frame 中，如下所示：
dateTime resultMean SensorDescription
1 2009-01-09 21:35:00 7.134589 Aanderaa Optode - Type 3835
2 2009-01-09 21:35:00 7.813000 Seabird SBE45 Thermosalinograph
3 2009-01-09 21:35:00 8.080399 Turner SCUFA II Chlorophyll Fluorometer
4 2009-01-09 21:35:00 7.818604 ADAM PT100 PRT
5 2009-01-09 21:36:00 7.818604 ADAM PT100 PRT
我想把它变成这样的框架：
dateTime Aanderaa Optode - Type 3835 Seabird SBE45 Thermosalinograph Turner SCUFA II Chlorophyll Fluorometer ADAM PT100 PRT
1 2009-01-09 21:35:00 7.134589 7.813000 8.080399 7.818604
目前我有一个按 SensorDescription 分割的函数，然后通过合并循环遍历列表。
有没有更好的方法使用内置函数来做到这一点？我看过 plyr、ddply 等，但没有什么可以完全满足我的要求。
当前的合并循环函数如下所示：
listmerge = function(datalist){
mdat = datalist[[1]][1:2]
for(i in 2:length(datalist)){
mdat = join(mdat,datalist[[i]][1:2], by="dateTime", match = "all")
}
您可以使用dcast来自reshape2包裹：
d <- data.frame(x=1, y=letters[1:10], z=runif(10))
dcast(x ~ y, data=d)
Using z as value column: use value.var to override.
x a b c d e f g h i j
1 1 0.7582016 0.4000201 0.5712599 0.9851774 0.9971331 0.2955978 0.9895403 0.6114973 0.323996 0.785073
reshape基本 stats 包也可以实现这一点，但语法有点困难。
reshape(d, idvar='x', timevar='y', direction='wide')
x z.a z.b z.c z.d z.e z.f z.g z.h z.i z.j
1 1 0.7582016 0.4000201 0.5712599 0.9851774 0.9971331 0.2955978 0.9895403 0.6114973 0.323996 0.785073
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