r - 重组数据（用于内部收益率分析）

Question

我有以下数据框df（虚构数据），其中包含几个变量var1, var2, ..., var_n：

var1<-c("A","A","A","B","A","C","C","A", "A", "E", "E", "B")
var2<-c(NA,"1","1","5","6","2","3","1", "1", "3", "3", "2")
id<-c(1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7)

df<-data.frame(id, var1, var2)
df

   id var1 var2
   1    A <NA>
   2    A    1
   2    A    1
   3    B    5
   3    A    6
   4    C    2
   4    C    3
   5    A    1
   5    A    1
   6    E    3
   6    E    3
   7    B    2

数据是从文档分析中检索出来的，其中几个编码人员从物理文件中提取了值。每个文件都有一个特定的id. 因此，如果有两个相同的条目，id这意味着两个不同的编码器对同一个文档进行了编码。例如在文件号中。4 两位编码员都同意 var1 的值为 C，而在文档中没有。3 有异议（A 对 B）。

为了计算评估者间可靠性（irr），我需要按如下方式重组数据帧：

id var1  var1_coder2 var2 var2_coder2
2  A     A           1    5
3  B     A           5    6
4  C     C           2    3
5  C     C           1    1
6  E     E           3    3

谁能告诉我如何完成这项工作？谢谢！

Answer 1

dplyr您可以使用( group_by, mutate) 和tidyr( gather, spread, )中的函数转换数据unite：

library(tidyr)
library(dplyr)

new_df <- df %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(coder = paste0("coder_", 1:n())) %>% 
  gather("variables", "values", -id, -coder) %>% 
  unite(column, coder, variables) %>% 
  spread(column, values) 

new_df
# A tibble: 7 x 5
# Groups:   id [7]
#      id coder_1_var1 coder_1_var2 coder_2_var1 coder_2_var2
#   <dbl> <chr>        <chr>        <chr>        <chr>       
# 1     1 A            NA           NA           NA          
# 2     2 A            1            A            1           
# 3     3 B            5            A            6           
# 4     4 C            2            C            3           
# 5     5 A            1            A            1           
# 6     6 E            3            E            3           
# 7     7 B            2            NA           NA 

如果您只想保留所有编码人员已输入值的行，您可以使用filter_all.

new_df %>% 
  filter_all(all_vars(!is.na(.)))

# A tibble: 5 x 5
# Groups:   id [5]
#      id coder_1_var1 coder_1_var2 coder_2_var1 coder_2_var2
#   <dbl> <chr>        <chr>        <chr>        <chr>       
# 1     2 A            1            A            1           
# 2     3 B            5            A            6           
# 3     4 C            2            C            3           
# 4     5 A            1            A            1           
# 5     6 E            3            E            3