我正在尝试重塑数据框中的数据以进行纵向分析。首先，这是一个可重复的例子（尽管不是最优雅的例子，我还在学习）：
man/正如你所看到的，我有独特的时间点（时间），一个变量对于所有观察（dax）都将保持为真，然后我需要以某种方式＆＃34;取消列表＆＃34; （id和indeg）。实际上，数据具有180个时间点和几个相同格式的变量。这就是我希望以后的数据：
# reproducible example
time <- c(199801, 199802)
id <- list(jan=c("Allianz", "Adidas", "Continental"), feb=c("Allianz", "Adidas", "BMW", "Continental"))
indeg <- list(jan=c(0,0,1), feb=c(0,0,2,4))
example <- data.frame(time = unique(time))
example$id <- id
example$indeg <- indeg
example$dax <- c(1,0)
我已经查看了R的time2 <- c(199801, 199801, 199801, 199802, 199802, 199802, 199802)
example2 <- data.frame(time2)
example2$id <- c("Allianz", "Adidas", "Continental", "Allianz", "Adidas", "BMW", "Continental")
example2$indeg <- c(0,0,1,0,0,2,4)
example2$dax <- c(1,1,1,0,0,0,0)
和untable函数，但是我并不真正了解如何在我的数据中使用它们。似乎解决方案的一部分是在重新整形前使用reshape来展平列表？
由于我既不是纵向分析的新手，也不是R的新手，我经常发现自己陷入了这些看似微不足道的程序。任何向正确方向的推动都将非常感激。
我知道有很多关于重塑的问题，但是我找不到任何与行列表相关的内容（也许是因为我对这些术语还不太熟悉）。