Question

我正在处理人口统计和健康调查（DHS）数据。我想从宽到长重塑数据。在我的步骤下面（包含代码和错误消息），您可以熟悉一下。

HNIR62FL_data_1 <- read_sav("~/DHS/HNIR62SV/HNIR62FL_data_1.SAV")
obsHNIR62FL_data_1 <- subset(HNIR62FL_data_1, !is.na(V021) & !is.na(V022) & !is.na(D005))
myvars <- c("CASEID", "V013", "V021", "V022", "V025", "V106", "V137", "V190", "V714", "D005", "D104", "D106", "D107", "D108","v1014", "v1016", "v1023", "v1038", "v1039", "v1045", "v1113", "V701", "v1007_1", "v1007_2", "v1007_3", "v1007_4", "v1008_1", "v1008_2", "v1008_3", "v1008_4", "v1009_1", "v1009_2", "v1009_3", "v1009_4", "v1010_1", "v1010_2", "v1010_3", "v1010_4", "v1020_1", "v1020_2", "v1020_3", "v1020_4", "v1071_1", "v1071_2", "v1071_3", "v1071_4", "v1088_1", "v1088_2", "v1088_3", "v1088_4", "v1096_1", "v1096_2", "v1096_3", "v1096_4", "v1104_1", "v1104_2", "v1104_3", "v1104_4", "v1111_1", "v1111_2", "v1111_3", "v1111_4", "v1112_1", "v1112_2", "v1112_3", "v1112_4")
newobsHNIR62FL_data_1 <- obsHNIR62FL_data_1[myvars]
newobsHNIR62FL_1_long <- reshape(newobsHNIR62FL_data_1, varying = c("v1007_1", "v1007_2", "V1007_3", "v1007_4", "v1008_1", "v1008_2", "v1008_3", "v1008_4", "v1009_1", "v1009_2", "v1009_3", "v1009_4", "v1010_1", "v1010_2", "v1010_3", "v1010_4", "v1020_1", "v1020_2", "v1020_3", "v1020_4", "v1071_1", "v1071_2", "v1071_3", "v1071_4", "v1088_1", "v1088_2", "v1088_3", "v1088_4", "v1096_1", "v1096_2", "v1096_3", "v1096_4", "v1104_1", "v1104_2", "v1104_3", "v1104_4", "v1112_1", "v1112_2", "v1112_3", "v1112_4"), direction = "long", idvar = "CASEID", sep = "_")

错误消息：

reshapeLong(data, idvar = idvar, timevar = timevar, varying = varying中的错误：
```
'varying' arguments must be the same length
```

什么是代码，所以列具有相同的长度，我可以调整数据的形状？

谢谢！

Answer 1

多年来，整形操作已经发展起来，当前流行的选择是“ tidyr”包中的pivot_longer()函数。它具有以更简单的语法重塑的所有功能。

#Sample data
newobsHNIR62FL_data_1<-data.frame(CASEID=1:10, v1007_1=1:10, v1007_2=11:20, V1007_3=21:30)

#Pivot longer
tidyr::pivot_longer(newobsHNIR62FL_data_1, 
                    cols=starts_with(c("V", "v")),  
                    names_to = c("name", "id"), 
                    values_to="value", names_sep="_")


# A tibble: 30 x 4
   CASEID name  id    value
    <int> <chr> <chr> <int>
 1      1 v1007 1         1
 2      1 v1007 2        11
 3      1 V1007 3        21
 4      2 v1007 1         2
 5      2 v1007 2        12
 6      2 V1007 3        22
 7      3 v1007 1         3
 8      3 v1007 2        13
 9      3 V1007 3        23
10      4 v1007 1         4
# … with 20 more rows

我如何重塑数据？目前，我遇到了一个错误

1 个答案: