将数据从宽数据转换为长数据（使用多列）

Question

我目前有与此类似的广泛数据：

cid dyad f1 f2 op1 op2 ed1 ed2 junk 
1   2    0  0  2   4   5   7   0.876
1   5    0  1  2   4   4   3   0.765

等等

我希望进入一个类似于此的长数据框：

cid dyad f op ed junk  id
1   2    0 2  5  0.876 1
1   2    0 4  7  0.876 2
1   5    0 2  4  0.765 1
1   5    1 4  3  0.765 2

我尝试过使用 gather() 函数和 reshape() 函数，但不知道如何创建多列而不是将所有列折叠成一个长样式

感谢所有帮助

Answer 1

tidyr 包可以使用函数 gather、separate 和 spread 解决这个问题：

df<-read.table(header=TRUE, text="cid dyad f1 f2 op1 op2 ed1 ed2 junk 
1   2    0  0  2   4   5   7   0.876
               1   5    0  1  2   4   4   3   0.765")

library(tidyr)

print(df %>%gather( name, value, -c(cid, dyad, junk)) %>% 
  separate( name, into=c("name", "id"), sep= -2 ) %>%
  spread( key=c(name), value)
)


#step by step:
  #collect the columns f, op, ed to the common cid, dyad and junk
df<-gather(df, name, value, -c(cid, dyad, junk))
  #separate the number id from the names
df<-separate(df, name, into=c("name", "id"), sep= -2 )
  #made wide again.
df<-spread(df, key=c(name), value)

Answer 2

您可以使用基础 reshape() 函数（大致）同时融合多组变量，方法是使用 varying 参数并将 direction 设置为 "long" .

例如，您向 varying 参数提供了一个包含三个 "sets"（向量）变量名称的列表：

dat <- read.table(text="
cid dyad f1 f2 op1 op2 ed1 ed2 junk 
1   2    0  0  2   4   5   7   0.876
1   5    0  1  2   4   4   3   0.765
", header=TRUE)

reshape(dat, direction="long", 
        varying=list(c("f1","f2"), c("op1","op2"), c("ed1","ed2")), 
        v.names=c("f","op","ed"))

你会得到这样的结果：

    cid dyad  junk time f op ed id
1.1   1    2 0.876    1 0  2  5  1
2.1   1    5 0.765    1 0  2  4  2
1.2   1    2 0.876    2 0  4  7  1
2.2   1    5 0.765    2 1  4  3  2

请注意，除了折叠的三个集合之外，还创建了两个变量：一个 $id 变量——它跟踪原始 table (dat) 中的行号，和一个 $time 变量——对应于折叠的原始变量的顺序。现在还有嵌套的行号 -- 1.1, 2.1, 1.2, 2.2，这里分别是该行的 $id 和 $time 的值。

在不知道您要跟踪的确切内容的情况下，很难说 $id 或 $time 是您想要用作行标识符的内容，但它们都在那里。

使用参数 timevar 和 idvar 可能也很有用（例如，您可以将 timevar 设置为 NULL）。

reshape(dat, direction="long", 
        varying=list(c("f1","f2"), c("op1","op2"), c("ed1","ed2")), 
        v.names=c("f","op","ed"), 
        timevar="id1", idvar="id2")

将数据从宽数据转换为长数据（使用多列）

Converting data from wide to long (using multiple columns)

r

transform

reshape