我有以下方式的数据：
level1 level2 level3 level4
controls x_11 x_12 x_13 x_14
cases x_21 x_22 x_23 x_24
最好的方式是什么？具体来说，我希望x_11行在0级，然后指示0，x_12行在级别指示器0？
我试图将其放入independence_test库中的coin函数以及它所需的数据。谢谢！
修改
我有这个矩阵：
1 2 3 4
controls 9 7 7 7
cases 0 1 1 5
如何获得37x2的矩阵。每一行都有＆＃34; status＆＃34;和＆＃34; bin＆＃34;。例如，我会得到9行
0,1（控制，bin = 1）
然后7行： 0,2（对照，bin = 2）
...
0行： 0,1（案例，bin = 1）
1,2（case，bin = 2）
谢谢！
编辑2 将输入/输出输出到以下一个解决方案：
> dput(mtx)
structure(c(9L, 0L, 7L, 1L, 7L, 1L, 7L, 5L), .Dim = c(2L, 4L), .Dimnames = list(
c("controls", "cases"), c("1", "2", "3", "4")))
dput（长） 结构（c（＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆ ＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 3＆＃34;， ＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 3＆ ＃34;，＆＃34; 4＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;，＆ ＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 1＆＃34;， ＆＃34; 1＆＃34;，＆＃34; 2＆＃34;，＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 3＆ ＃34;，＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 3＆＃34;，＆＃34; 4＆＃34;，＆＃34; 4＆＃34;，＆ ＃34; 4＆＃34;，＆＃34; 4＆＃34;， ＆＃34; 4＆＃34;，＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控制＆ ＃34 ;, ＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆ ＃34 ;, ＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;案例＆ ＃34 ;, ＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆ ＃34 ;, ＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;案例＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆＃34;，＆＃34;控件＆ ＃34 ;, ＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;控制＆＃34;，＆＃34;案例＆＃34;，＆＃34;案例＆＃34;，＆＃34;案例＆ ＃34 ;, ＆＃34;案例＆＃34;，＆＃34;案例＆＃34;）,. Dim = c（37L，2L）,. Dimnames = list（NULL， c（＆＃34;＆＃34;，＆＃34;状态＆＃34;）））
答案 0 :(得分：2)
如果您想要将数据从广泛更改为长，melt功能非常有用。我试图创建一个玩具数据集，以便回答你的问题，虽然它可能不是你想要的（如果没有特定的，可重复的示例数据，很难“猜测”某人想要做什么设定）。
首先，我们将在R：
中创建一个玩具数据集df.wide <- as.data.frame(matrix(1:8,2))
colnames(df.wide) <- c("Level 1", "Level 2", "Level 3", "Level 4")
rownames(df.wide) <- c("Controls", "Cases")
# creating an id variable for the rows
df.wide$id <- rownames(df.wide)
# examining the dataframe
print(df.wide)
Level 1 Level 2 Level 3 Level 4 id
Controls 1 3 5 7 Controls
Cases 2 4 6 8 Cases
现在我们从宽到长转换：
require(reshape2)
df.long <- melt(df.wide)
print(df.long)
id variable value
1 Controls Level 1 1
2 Cases Level 1 2
3 Controls Level 2 3
4 Cases Level 2 4
5 Controls Level 3 5
6 Cases Level 3 6
7 Controls Level 4 7
8 Cases Level 4 8
答案 1 :(得分：1)
as.data.frame.table函数和rep函数可以一起执行您想要的操作：
> m <- matrix(1:12, 4)
> df <- as.data.frame.table(m)
> df[ rep(1:nrow(df), df$Freq), ]
Var1 Var2 Freq
1 A A 1
2 B A 2
2.1 B A 2
3 C A 3
3.1 C A 3
3.2 C A 3
4 D A 4
4.1 D A 4
4.2 D A 4
4.3 D A 4
5 A B 5
5.1 A B 5
.
.
.
另一种选择可能是查看reshap2或plyr包。
答案 2 :(得分：1)
我们假设应变矩阵称为mtx：
cbind( bin=unlist(mapply( rep, times=mtx, rownames(mtx)[row(mtx)] )),
status=unlist(mapply( rep, times=mtx, colnames(mtx)[col(mtx)] ))
)
#--------------------------
bin status
[1,] "controls" "1"
[2,] "controls" "1"
[3,] "controls" "1"
[4,] "controls" "1"
[5,] "controls" "1"
[6,] "controls" "1"
[7,] "controls" "1"
[8,] "controls" "1"
[9,] "controls" "1"
[10,] "controls" "2"
[11,] "controls" "2"
[12,] "controls" "2"
[13,] "controls" "2"
[14,] "controls" "2"
[15,] "controls" "2"
[16,] "controls" "2"
[17,] "cases" "2"
[18,] "controls" "3"
[19,] "controls" "3"
[20,] "controls" "3"
[21,] "controls" "3"
[22,] "controls" "3"
[23,] "controls" "3"
[24,] "controls" "3"
[25,] "cases" "3"
[26,] "controls" "4"
[27,] "controls" "4"
[28,] "controls" "4"
[29,] "controls" "4"
[30,] "controls" "4"
[31,] "controls" "4"
[32,] "controls" "4"
[33,] "cases" "4"
[34,] "cases" "4"
[35,] "cases" "4"
[36,] "cases" "4"
[37,] "cases" "4"
要了解其工作原理，您可以使用这样的矩阵：
dput(mtx)
structure(c(9, 0, 7, 1, 7, 1, 7, 5), .Dim = c(2L, 4L), .Dimnames = list(
c("controls", "cases"), c("1", "2", "3", "4")))