将数据从宽数据转换为长数据，其中 'lengths(varying)' > 'length(times)'

Question

我正在尝试将数据从 df 转换为 df2。

> df
  part.id bl.rbc bl.serum bl.hp bl.epfa sm.rbc sm.serum sm.hp sm.epfa oy.rbc oy.serum oy.hp
1       1     NA       NA    NA      NA     NA       NA    NA      NA     NA       NA    NA
2       2     NA       NA    NA      NA     NA       NA    NA      NA     NA       NA    NA
3       3     NA       NA    NA      NA     NA       NA    NA      NA     NA       NA    NA
  oy.epfa
1      NA
2      NA
3      NA


> df2
  part.id timepoint rbc serum hp epfa
1       1        bl  NA    NA NA   NA
2       2        sm  NA    NA NA   NA
3       3        oy  NA    NA NA   NA

我试过 reshape 但如果 lengths(varying) = 4 > length(time) = 3 我会得到一个错误。我的实际情况涉及 16 varying。

创建这些的代码：

part.id <- c(1,2,3)
bl.rbc <- NA
bl.serum <- NA
bl.hp <- NA
bl.epfa <- NA
sm.rbc <- NA
sm.serum <- NA
sm.hp <- NA
sm.epfa <- NA
oy.rbc <- NA
oy.serum <- NA
oy.hp <- NA
oy.epfa <- NA


df <- data.frame(part.id, 
                 bl.rbc, bl.serum, bl.hp, bl.epfa, 
                 sm.rbc, sm.serum, sm.hp, sm.epfa,
                 oy.rbc, oy.serum, oy.hp, oy.epfa)

timepoint <- c("bl", "sm", "oy")

rbc <- NA
serum <- NA
hp <- NA
epfa <- NA

df2 <- data.frame(part.id, timepoint, rbc, serum, hp, epfa)

Answer 1

这与您的预期输出不符，但也许是您想要的？

library(tidyverse)
library(stringr)

df %>%
  rename_at(-1, ~ str_replace(., "(\w+).(\w+)", "\2_\1")) %>% 
  pivot_longer(-part.id, names_to = c(".value", "timepoint"), names_sep='_')

# A tibble: 9 x 6
  part.id timepoint rbc   serum hp    epfa 
    <dbl> <chr>     <lgl> <lgl> <lgl> <lgl>
1       1 bl        NA    NA    NA    NA   
2       1 sm        NA    NA    NA    NA   
3       1 oy        NA    NA    NA    NA   
4       2 bl        NA    NA    NA    NA   
5       2 sm        NA    NA    NA    NA   
6       2 oy        NA    NA    NA    NA   
7       3 bl        NA    NA    NA    NA   
8       3 sm        NA    NA    NA    NA   
9       3 oy        NA    NA    NA    NA

将数据从宽数据转换为长数据，其中 'lengths(varying)' > 'length(times)'

Transforming data from wide to long where 'lengths(varying)' > 'length(times)'

r

pivot

reshape

tidyr

reshape2