spread() : Error: Each row of output must be identified by a unique combination of keys.

5개의 나무에 대한 수령과 둘레를 기록한 아래의 데이터에 대한 tidyr 패키지의

gather()와 spread()를 테스트하자.

Orange 데이터

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> head(Orange)
Grouped Data: circumference ~ age | Tree
  Tree  age circumference
1    1  118            30
2    1  484            58
3    1  664            87
4    1 1004           115
5    1 1231           120
6    1 1372           142

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age와 circumference 컬럼에 대한 gather() 수행 

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> long_Orange <- Orange %>% 
+   gather(key=측정, value=값, -Tree)

> head(long_Orange)
  Tree 측정   값
1    1  age  118
2    1  age  484
3    1  age  664
4    1  age 1004
5    1  age 1231
6    1  age 1372

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gather한 '측정' 필드를 다시 spread() 하면 아래와 같은 에러가 발생한다.

에러의 원인과 해결 방안은?

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> long_Orange %>% spread(key=측정, value=값)
Error: Each row of output must be identified by a unique combination of keys.
Keys are shared for 70 rows:
* 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21
* 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
* 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35
* 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14
* 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28
* 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56
* 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42
* 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70
* 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49
* 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63
Do you need to create unique ID with tibble::rowid_to_column()?
Call `rlang::last_error()` to see a backtrace

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Answer : 

 spread 된 상황에서.. Tree 컬럼의 5개의 값( 1, 2, 3, 4, 5)을 갖는다. 

이에 비해 spread 되는 (age, circumference) 는 각각 35개 row 를 갖게 된다.

즉, row의 갯수가 맞지 않는다.

spread()가 동작하기 위해서는 Tree 컬럼이 35개의 unique 한 값을 가질 필요가 있다.

이를 위해서  Tree 컬럼과 age 컬럼을 합한 값을 Tree 컬럼에 넣어서 Unique 하게 만들 필요가 있다.

unique 한 Tree 컬럼을 생성한 후, gather()와 spread()

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> Orange_2 <- Orange %>% mutate(Tree = paste0(Tree,"_", age))
> head(Orange_2)
    Tree  age circumference
1  1_118  118            30
2  1_484  484            58
3  1_664  664            87
4 1_1004 1004           115
5 1_1231 1231           120
6 1_1372 1372           142
> long_Orange <- Orange_2 %>% 
+   gather(key = 측정, value=값, -Tree)
> head( long_Orange %>% spread(key = 측정, value=값) )
    Tree  age circumference
1 1_1004 1004           115
2  1_118  118            30
3 1_1231 1231           120
4 1_1372 1372           142
5 1_1582 1582           145
6  1_484  484            58

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