Question

我有一个宽大的数据集，有超过1500列。由于许多变量都是重复的，我想重塑成长形。但是，r会抛出错误：

Error in guess(varying) : 
  Failed to guess time-varying variables from their names

试图通过玩具示例来理解这一点我发现

u<-data.frame(id=1:100,f.1=rnorm(100),u.1=rnorm(100),i.1=rnorm(100),f.2=rnorm(100),u.2=rnorm(100),i.2=rnorm(100),
                  f.3=rnorm(100),u.3=rnorm(100),i.3=rnorm(100))

reshape(u,varying=2:10,direction="long")

工作正常。但是，我的数据看起来更像是：

u<-data.frame(id=1:100,f1=rnorm(100),u1=rnorm(100),i1=rnorm(100),f2=rnorm(100),u2=rnorm(100),i2=rnorm(100),
              f3=rnorm(100),u3=rnorm(100),i3=rnorm(100))

reshape(u,varying=2:10,direction="long")

这就是我输了的地方。任何聪明的想法，除了更改变量名称（这是累人的），我怎么能这样做？

Answer 1

添加v.names参数：

reshape(u,varying=2:10,direction="long", v.names=c("f", "u", "i"))
    id time          f          u             i
1.1  1    1  1.7821678  0.5144692  0.0006889928
2.1  2    1 -0.5036801  1.8242030  0.9695553817
3.1  3    1  1.1857706  0.6469423  0.6775602175
4.1  4    1 -0.5759202 -1.0349980  0.7183451146
5.1  5    1 -2.3559773  0.8598020  0.5506339475
6.1  6    1 -0.8047651 -1.4768172 -0.3667918383
...

Answer 2

我看到了Andrie的解决方案，但也许我在理解rehape语法方面的努力也很有用。 'varying'参数应该是一个命名向量（或列表），其列索引按名称分组：

reshape(u, varying=c( f=c(2,5,8), u=c(3,6,9), i=c(4,7,10) ), direction="long")

这也有用（因为这些名字意味着分组）：

 reshape(u,varying=names(u)[2:10], direction="long")

我回去尝试你的代码并发现它也有效，所以我想知道你是否想要一些我们猜不到的东西？

Answer 3

只需添加选项sep = ""，让reshape知道您的列名称不会被.分开。

当重塑不能猜出时变变量的名称时，重新形成r中的数据

3 个答案: