Question

我有以下5个案例的样本数据，其中三个重复测量两个因变量“Rapport”和“STRS”：

df1<-structure(list(SubID = structure(1:5, .Label = c("1", "2", "3", 
"4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", 
"16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", 
"27", "28", "29", "30", "31", "32", "33", "34", "35", "36", "37", 
"38", "39", "40", "41", "42", "43", "44", "45", "46", "47", "48", 
"49", "50", "51", "52", "53", "54", "55", "56", "57", "58", "59", 
"60", "61", "62", "63", "64", "65", "66", "67", "68", "69", "70", 
"71", "72", "73", "74", "75", "76", "77", "78", "79", "80", "81", 
"82", "83", "84"), class = "factor"), Gender = structure(c(3L, 
2L, 3L, 2L, 3L), .Label = c("#NULL!", "1", "2"), class = "factor"), 
Age = structure(c(5L, 3L, 2L, 2L, 3L), .Label = c("#NULL!", 
"10", "11", "8", "9"), class = "factor"), Rapport.1 = structure(c(22L, 
25L, 19L, 10L, 18L), .Label = c("#NULL!", "1.1", "1.85", 
"2.45", "2.5", "2.55", "2.6", "2.75", "2.8", "2.85", "2.9", 
"2.95", "3.2", "3.25", "3.3", "3.35", "3.4", "3.45", "3.5", 
"3.55", "3.6", "3.65", "3.7", "3.75", "3.8", "3.85", "3.9", 
"3.95"), class = "factor"), Rapport.2 = structure(c(29L, 
31L, 27L, 17L, 9L), .Label = c("#NULL!", "1.25", "1.4", "1.6", 
"1.95", "2.05", "2.3", "2.35", "2.45", "2.5", "2.65", "2.7", 
"2.75", "2.8", "2.85", "3", "3.05", "3.1", "3.15", "3.2", 
"3.35", "3.4", "3.45", "3.5", "3.55", "3.6", "3.65", "3.7", 
"3.75", "3.8", "3.85", "3.9", "3.95", "4"), class = "factor"), 
Rapport.3 = structure(c(32L, 35L, 22L, 22L, 5L), .Label = c("#NULL!", 
"1.35", "1.45", "1.6", "1.75", "1.85", "1.9", "1.95", "2.05", 
"2.1", "2.25", "2.3", "2.35", "2.4", "2.45", "2.6", "2.75", 
"2.8", "2.9", "2.95", "3", "3.05", "3.1", "3.2", "3.25", 
"3.3", "3.35", "3.4", "3.45", "3.5", "3.55", "3.6", "3.7", 
"3.75", "3.8", "3.85"), class = "factor"), STRS.1 = structure(c(33L, 
10L, 8L, 18L, 29L), .Label = c("#NULL!", "100", "102", "103", 
"104", "106", "107", "108", "109", "110", "111", "112", "113", 
"114", "115", "116", "117", "118", "119", "120", "122", "123", 
"124", "125", "126", "127", "128", "129", "132", "133", "69", 
"71", "73", "85", "88", "89", "92", "97", "99"), class = "factor"), 
STRS.2 = structure(c(37L, 19L, 9L, 22L, 21L), .Label = c("#NULL!", 
"100", "101", "103", "104", "105", "106", "107", "108", "110", 
"111", "113", "114", "115", "116", "117", "118", "119", "120", 
"121", "122", "123", "124", "125", "126", "127", "128", "129", 
"131", "132", "136", "137", "138", "139", "158", "63", "76", 
"80", "91", "94", "95", "98", "99"), class = "factor"), STRS.3 = structure(c(31L, 
11L, 19L, 23L, 22L), .Label = c("#NULL!", "102", "104", "105", 
"106", "107", "108", "109", "110", "111", "112", "114", "117", 
"118", "119", "120", "122", "123", "124", "125", "126", "127", 
"128", "129", "130", "131", "132", "133", "134", "135", "66", 
"70", "75", "81", "85", "87", "88", "94", "98"), class = "factor")), .Names = c("SubID", 
"Gender", "Age", "Rapport.1", "Rapport.2", "Rapport.3", "STRS.1", 
"STRS.2", "STRS.3"), row.names = c(NA, 5L), class = "data.frame")

要将数据集从宽格式转换为长格式，我运行以下代码：

df2<-reshape(df1, varying = 4:9, sep = ".", direction = 'long')
View(df2)

结果是我想要的，但我不希望在第8列中添加额外的“id”列，因为它只是第2列中我的“SubID”的副本。我也想知道我是否需要确保我的转发器测量变量标题中有一个分隔符，以便此功能起作用（例如，“Rapport.1，Rapport.2等”）。

我还想知道如何使用重塑pkg中的“融化”功能来产生我想要的结果。以及tidyr pkg中的“聚集”功能。当我在下面尝试“融化”时，我收到一个错误，它将无法运行：

df3<-melt(df1, id.vars=c("SubID","Gender","Age"),
measure.vars=c("Rapport.1","Rapport.2","Rapport.3","STRS.1","STRS.2","STRS.3,
variable.name=c("Rapport","STRS"),
value.name=("Rapport","STRS"))

当我在下面尝试“收集”时，我得到一个包含变量名称“Rapport.1 ...”和“STRS.1 ...”的列，以及另一个包含值的列：

df4<-gather(df1, Rapport, STRS, Rapport.1:STRS.3)
View(df4)

我知道使用这两个软件包都有好处，所以我想了解如何使用“聚集”和“融合”功能生成我想要的结果。有人可以帮忙吗？

Answer 1

以下是使用devel data.table version

的简单解决方案

library(data.table) # v >= 1.9.5
melt(setDT(df1), measure = list(4:6, 7:9))
#     SubID Gender Age variable value1 value2
#  1:     1      2   9        1   3.65     73
#  2:     2      1  11        1    3.8    110
#  3:     3      2  10        1    3.5    108
#  4:     4      1  10        1   2.85    118
#  5:     5      2  11        1   3.45    132
#  6:     1      2   9        2   3.75     76
#  7:     2      1  11        2   3.85    120
#  8:     3      2  10        2   3.65    108
#  9:     4      1  10        2   3.05    123
# 10:     5      2  11        2   2.45    122
# 11:     1      2   9        3    3.6     66
# 12:     2      1  11        3    3.8    112
# 13:     3      2  10        3   3.05    124
# 14:     4      1  10        3   3.05    128
# 15:     5      2  11        3   1.75    127

Answer 2

这是tidyr版本。您需要先列出gather列，然后separate列出时间列，最后spread数据。

require(tidyr)
df1 %>% 
  gather(key, value, -c(SubID, Gender, Age)) %>% 
  separate(key, c("key", "time")) %>%
  spread(key, value, convert = TRUE)
##    SubID Gender Age time Rapport STRS
## 1      1      2   9    1    3.65   73
## 2      1      2   9    2    3.75   76
## 3      1      2   9    3    3.60   66
## 4      2      1  11    1    3.80  110
## 5      2      1  11    2    3.85  120
## 6      2      1  11    3    3.80  112
## 7      3      2  10    1    3.50  108
## 8      3      2  10    2    3.65  108
## 9      3      2  10    3    3.05  124
## 10     4      1  10    1    2.85  118
## 11     4      1  10    2    3.05  123
## 12     4      1  10    3    3.05  128
## 13     5      2  11    1    3.45  132
## 14     5      2  11    2    2.45  122
## 15     5      2  11    3    1.75  127

使用多个因变量重复测量重塑与tidyr（2）

2 个答案: