有成千上万的答案描述了如何从长到长重塑并按某些变量进行组织。我不知道我没有把头包裹起来。 我需要组织最初以rater,obs,val1,val2等开头的行到IRR的rater下的列中。
给出与我的数据类似的格式,可以用:
创建r1 <- c('bob', 'sally', "george", "bob", "sally", "george")
r2 <- c(1,1,1,2,2,2)
r3 <- c("bad", "good", "good", "good", "good", "bad")
r4 <- c("bad", "bad", "good", "good", "good", "bad")
df=data.frame(r1,r2,r3,r4)
df = setNames(df, c('rater','obs', 'val1', 'val2'))
我需要根据&#39; rater&#39;将数据整理到列中。任何有效的东西都会很棒,特别是如果&#39; obs&#39; (观察号)可以保存,例如,obs1_val1,obs1_val2等。
对于以下内容:
dcast(df, obs ~ rater)
创造了:
obs bob george sally
1 1 bad good bad
2 2 good bad good
但是,这会聚合并删除val2的值。
相反,我需要的是:
bob sally george
obs1_val1 bad good good
obs1_val2 bad bad good
obs2_val1 good good bad
obs2_val2 good good bad
查看类似的responses,我看到了对melt
然后dcast
的建议[我实际上并不想聚合 - 而只是堆叠在列中]。
由于val1和val2的字符串应该被认为是我试过的因素:
df$"val1" <- factor(df$val1, levels=c("bad","good"))
df$"val2" <- factor(df$val2, levels=c("bad","good"))
没有任何影响。获得:
Aggregation function missing: defaulting to length
obs bob george sally
1 1 2 2 2
2 2 2 2 2
这没有帮助。
答案 0 :(得分:1)
tidyverse选项。
library(tidyverse)
df %>%
gather(val1, val2, key = "eval", value = "value") %>%
spread(key = rater, value = value)
然后您可以选择放弃&#39; obs&#39;列完全或合并&#39; obs&#39;和&#39; eval&#39;使用unite()
进入一个。
答案 1 :(得分:1)
考虑对 val1 和 val2 列进行dcast()
调用。此外,添加一列以捕获相应的 val 值(因为它在dcast
期间被删除)。因此,使用data.frame()
:
rdf <- rbind(data.frame(val=c("va1"), dcast(df, obs ~ rater, value.var="val1")),
data.frame(val=c("va2"), dcast(df, obs ~ rater, value.var="val2")))
# val obs bob george sally
# 1 va1 1 bad good good
# 2 va1 2 good bad good
# 3 va2 1 bad good bad
# 4 va2 2 good bad good
如果有很多 val 列,请在列表中使用lapply()
然后do.call(rbind, ...)
进行迭代:
valcols <- names(df)[grep("val", names(df))]
dfList <- lapply(valcols, function(v) {
data.frame(val=c(v), dcast(df, obs ~ rater, value.var=v))
})
rdf <- do.call(rbind, dfList)
最后,将字符变量渲染为as.factor()
中的因子sapply()
:
rdf <- data.frame(sapply(rdf, as.factor))
str(rdf)
# 'data.frame': 4 obs. of 5 variables:
# $ val : Factor w/ 2 levels "val1","val2": 1 1 2 2
# $ obs : Factor w/ 2 levels "1","2": 1 2 1 2
# $ bob : Factor w/ 2 levels "bad","good": 1 2 1 2
# $ george: Factor w/ 2 levels "bad","good": 2 1 2 1
# $ sally : Factor w/ 2 levels "bad","good": 2 2 1 2