我有一个看起来像这样的数据框：
ID Time U1 U2 U3 U4 ...
1 20 1 2 3 5 ..
2 20 2 5 9 4 ..
3 20 2 5 6 4 ..
.
.
And I would need to keep it like:
ID Time U
1 20 1
1 20 2
1 20 3
1 20 5
2 20 2
2 20 5
2 20 9
2 20 4
3 20 2
3 20 5
3 20 6
3 20 4
我试过：
X <- read.table("mydata.txt", header=TRUE, sep=",")
X_D <- as.data.frame(X)
X_new <- stack(X_D, select = -c(ID, Time))
但我还没有设法将数据转换成那种形式。老实说，我对堆叠/转置的经验很少，因此非常感谢任何帮助！
这是stack方法：
dat2a <- data.frame(dat[1:2], stack(dat[3:ncol(dat)]))
dat2a
# ID Time values ind
# 1 1 20 1 U1
# 2 2 20 2 U1
# 3 3 20 2 U1
# 4 1 20 2 U2
# 5 2 20 5 U2
# 6 3 20 5 U2
# 7 1 20 3 U3
# 8 2 20 9 U3
# 9 3 20 6 U3
# 10 1 20 5 U4
# 11 2 20 4 U4
# 12 3 20 4 U4
melt这与“reshape2”非常相似：
library(reshape2)
dat2b <- melt(dat, id.vars=1:2)
dat2b
# ID Time variable value
# 1 1 20 U1 1
# 2 2 20 U1 2
# 3 3 20 U1 2
# 4 1 20 U2 2
# 5 2 20 U2 5
# 6 3 20 U2 5
# 7 1 20 U3 3
# 8 2 20 U3 9
# 9 3 20 U3 6
# 10 1 20 U4 5
# 11 2 20 U4 4
# 12 3 20 U4 4
而且，与@TylerRinker 的答案非常相似，但没有删除“时间”，只是sep = ""用来帮助 R 猜测时间和变量名称。
dat3 <- reshape(dat, direction = "long", idvar=1:2,
varying=3:ncol(dat), sep = "", timevar="Measure")
dat3
# ID Time Measure U
# 1.20.1 1 20 1 1
# 2.20.1 2 20 1 2
# 3.20.1 3 20 1 2
# 1.20.2 1 20 2 2
# 2.20.2 2 20 2 5
# 3.20.2 3 20 2 5
# 1.20.3 1 20 3 3
# 2.20.3 2 20 3 9
# 3.20.3 3 20 3 6
# 1.20.4 1 20 4 5
# 2.20.4 2 20 4 4
# 3.20.4 3 20 4 4
在所有这三个中，您最终会得到四列，而不是三列，就像您在所需输出中描述的那样。但是，正如@ndoogan 指出的那样，这样做会丢失有关数据的信息。如果您对此感到满意，您总是可以data.frame很容易地从结果中删除该列（例如，dat2a <- dat2a[-4].
带底座reshape：
dat <- read.table(text="ID Time U1 U2 U3 U4
1 20 1 2 3 5
2 20 2 5 9 4
3 20 2 5 6 4", header=TRUE)
colnames(dat) <- gsub("([a-zA-Z]*)([0-9])", "\\1.\\2", colnames(dat))
reshape(dat, varying=3:ncol(dat), v.names="U", direction ="long", timevar = "Time",
idvar = "ID")
你也可以使用melt()：
library(reshape2)
new_data <- melt(old_data, id.vars=c("ID","Time"),
value.name = "U")
然后删除“变量”列：
new_data$variable <- NULL
尝试这个：
do.call(rbind, lapply(1:4, function(i)structure(dat[,c("ID", "Time", paste0("U",i))], names=c("ID", "Time", "U"))))
dat你的data.frame在哪里...