Сложить два столбца в один (data.table) в r

В пакете cdata есть функции преобразования, которые поворачивают и разворачивают несколько переменных. Что мне нравится в пакете, так это идея управляющей таблицы, которая визуально упорядочивает данные в форме, которую вы хотите видеть.

В этом случае, начиная с фрейма данных df,

ID <- c(1, 2)
A <- c(4, 5)
B <- c(2, 3)
df <- data.table(ID, A, B)


# check the data 
df[]

#>   ID A B
#> 1  1 4 2
#> 2  2 5 3

Создайте контрольную таблицу cdata. Это базовый элемент, который позволяет вам однозначно указать, какие значения данных куда идут. В этом случае я использую новую переменную from для определения столбцов, из которых берутся значения, а C — это новый столбец с желаемыми значениями.

# build a control table
from <- c("col_A", "col_B")
C    <- c("A", "B")
control_table <- data.table(from, C)

# examine the result
control_table[]
#>     from C
#> 1: col_A A
#> 2: col_B B

Когда контрольная таблица готова, я могу использовать rowrecs_to_blocks() из cdata для преобразования данных из формы записи строки (широкой) в форму записи блока (более длинную). Переменная ID повторяется столько раз, сколько необходимо для завершения записи блока.

# transform to block form
DT <- cdata::rowrecs_to_blocks(
  wideTable     = df, 
  controlTable  = control_table,
  columnsToCopy = c("ID"))
setDT(DT)

# examine the result
DT[]
#>    ID  from C
#> 1:  1 col_A 4
#> 2:  1 col_B 2
#> 3:  2 col_A 5
#> 4:  2 col_B 3

Вы можете опустить столбец from, но, сохранив его, вы всегда сможете восстановить исходный фрейм данных, если вам нужно.

# omit the from column
DT[, from := NULL]
DT
#>    ID C
#> 1:  1 4
#> 2:  1 2
#> 3:  2 5
#> 4:  2 3

Использование data.table, где melt — эквивалент dplyrpivot_longer

dt <- data.table(ID = 1:2, A = 4:5, B = 2:3)

dt <- melt(dt, measure.vars = c("A", "B"), value.name = "C")
dt[, variable := NULL]
setorder(dt, ID) # to get the same order as your desired output

dt
#    ID C
# 1:  1 4
# 2:  1 2
# 3:  2 5
# 4:  2 3

Просто используйте by.

DT[, .(C = c(A, B)), by = ID]
#       ID     C
#    <int> <int>
# 1:     1     4
# 2:     1     2
# 3:     2     5
# 4:     2     3

Воспроизводимые данные

DT = data.table(ID = 1:2, A = 4:5, B = 2:3)

Я использовал эту команду, чтобы ответить на мой вопрос:

df1 %>% pivot_longer(cols = c(A,B),  values_to = "C") %>% 
        select(-name) 

благодаря предыдущим комментариям Мартина Гала и Gnueghoidune