Question

我无法正确地重塑我的数据集：我有一些IV，然后60列包含6个块的重复测量（10次）数据。因此，我想重新整形数据以创建一个因变量和一个额外的新时变量（1-10）以及一个包含块（1-6）信息的新变量。

我已经尝试过两次重塑，但我失败了。数据如下：

 sbj  someIV    OfferCero.1   OfferCero.2 OfferCero.3 .... OfferFive.1 OfferFive.10 
   1   10         6               1           4                 1           4
   2   12         5               7           1                 2           3
   3   20         7               2           8                 5           2
   4   22         8               2           4                 4           1

应该看起来像：

sbj  someIV    DV     Timepoint     Offersize
 1   10         6         1             0         
 1   10         1         2             0
 1   10         4         3             0
 1   10         5         4             0

到目前为止我的代码：

First Reshape:

dl <- reshape(df, varying=list(CeroCent= c(32:41), OneCent= c(42:51), TwoCent= c(52:61), ThreeCent= c(62:71),FourCent= c(72:81), FiveCent= c(82:91) ), 
        v.names=c("CeroCent", "OneCent", "TwoCent", "ThreeCent", "FourCent", "FiveCent"),           
        direction="long",  
        times=1:10,
        timevar="Timepoint")

Second One: 
dl2 <- reshape(dl, direction="long", 
               varying= c(33:38),
               v.names="Emotion",
               times = 1:6, timevar="Offer")

一些示例数据（只有两个“块”，重复5次）：

example <- data.frame(
  Sub = c(1:5),
  IV1 = sample(1:5),
  IV2 = sample(1:5),
  CeroCent.1 = sample(1:5),
  CeroCent.2 = sample(1:5),
  CeroCent.3 = sample(1:5),
  CeroCent.4 = sample(1:5),
  CeroCent.5 = sample(1:5),
  FiveCent.1 = sample(1:5),
  FiveCent.2 = sample(1:5),
  FiveCent.3 = sample(1:5),
  FiveCent.4 = sample(1:5),
  FiveCent.5 = sample(1:5)
)

谢谢！

Answer 1

我不是百分百肯定我理解你的问题，但我认为这正是你所寻找的。如果这不对，请告诉我。我没有在“时间点”列中重新编码因子级别;我会把它作为练习留给你

library(tidyr)
library(magrittr)
mydata <- gather(example, key = "temp", value = "DV", -Sub, -IV1, 
                 -IV2) %>% 
  separate(temp, c("Timepont", "Offersize"))

提供

的输出

  Sub IV1 IV2 Timepont Offersize DV
   1   4   3 CeroCent         1  4
   2   3   1 CeroCent         1  1
   3   1   2 CeroCent         1  2
   4   5   4 CeroCent         1  5
   5   2   5 CeroCent         1  3
   1   4   3 CeroCent         2  3

R重塑数据两次

1 个答案: