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我是 R 新手，我正在尝试建立我的第一个回归模型。但是，我正在努力转换我的数据。

我的数据按以下格式组织：

resp_id  task_id  alt  A_1  B_1   C_1   D_1   E_1
1        25       1    3    0.4   0.15  0     0
1        25       2    2    0.7   0.05  0.05  0
1        26       1    1    0.4   0     0     0
1        26       2    3    0.4   0.05  0.1   0.05

我正在寻找一种方法将我的数据从上面的格式转换为下面的格式：

resp_id  task_id  alt  A_1  B_1   C_1   D_1   E_1   A_2  B_2  C_2  D_2  E_2
1        25       1    3    0.4   0.15  0     0     2    0.7  0.05 0.05 0
1        26       1    1    0.4   0     0     0     3    0.4  0.05 0.1  0.05

从概念上讲，我知道我需要遍历每一行，直到我们到达值为 2 的“alt”列。然后，该行中的所有下一个列值都需要作为新列复制到之前的行和从中的行值被复制需要删除。

我研究了在 R 中从长数据集到宽数据集的方法，但我无法将我的数据集转换为我想要的。

鉴于我缺乏编程经验，有人可以帮助我吗？

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2 回答 2

2

pivot_wider这是包中的一项工作tidyr：

library(tidyverse)

df %>%
  # remove the existing suffix and instead use alt to enumerate the columns
  rename_at(vars(A_1:E_1), ~gsub("_[0-9]*$", "", .)) %>%
  pivot_wider(names_from = alt, values_from = A:E)

结果：

# A tibble: 2 x 12
  resp_id task_id   A_1   A_2   B_1   B_2   C_1   C_2   D_1   D_2   E_1   E_2
    <int>   <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1       1      25     3     2   0.4   0.7  0.15  0.05     0  0.05     0  0   
2       1      26     1     3   0.4   0.4  0     0.05     0  0.1      0  0.05
于 2020-02-12T12:32:46.580 回答
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前段时间我也在为这样的转变而苦苦挣扎。我一直在寻找最简单的解决方案。在这种情况下，我想推荐reshape

reshape(df, direction = "wide", timevar = "alt", idvar = "task_id", sep = "")

  task_id resp_id1 A_11 B_11 C_11 D_11 E_11 resp_id2 A_12 B_12 C_12 D_12 E_12
1      25        1    3  0.4 0.15    0    0        1    2  0.7 0.05 0.05 0.00
3      26        1    1  0.4 0.00    0    0        1    3  0.4 0.05 0.10 0.05
于 2020-02-12T13:05:04.390 回答