Question

我很难找到我想要的结果。我正在尝试先将数据重塑为宽格式，然后再重整为长格式。这是一个非常简单的代码：

set.seed(1)
dat <- data.frame(
 id = rep(c("one", "two"), each=4),
 program = rep(1:4, 2),
 days = sample(1:100, 8, replace=FALSE),
 min.date = sample(2000:2015, 8, replace = TRUE),
 max.date = sample(2014:2019, 8, replace = TRUE))

日期：

id  program days min.date max.date
one 1       27       2010     2018 
one 2       37       2000     2019 
one 3       57       2003     2016
one 4       89       2002     2018 
two 1       20       2010     2019 
two 2       86       2006     2016 
two 3       97       2012     2018 
two 4       62       2014     2014

我想重塑长数据的方法是使用min.date和max.date变量为每个程序创建宽格式。这是我期望的宽格式：

id  program.1.2010 program.1.2011  program.1.2012 program.1.2013 ... 
one             27             27              27             27 ...
two             20             20              20             20 ...

从本质上讲，每个ID都有从min.date到max.date之间以宽格式记录的每个程序的天数。任何想法将不胜感激。

Answer 1

像这样吗？

require(dplyr)
df1 %>% group_by(id,program) %>% 
mutate(daterange=paste(seq(min.date,max.date),collapse=",")) %>%
separate_rows(daterange,sep=",") %>% select(-min.date,-max.date) %>% 
spread(program,days)

mutate将创建一个字符串，其中包含每个范围内所有年份，并用逗号分隔。 separate_rows然后将其取为字符串，将其分解为逗号，然后为每个值创建一个新行，然后我们可以spread来创建我认为是您实际想要的格式。根据我对您上面的评论的理解，最后一步可能是不必要的。结果：

   id    daterange `1`   `2`   `3`   `4`
   <chr> <chr> <int> <int> <int> <int>
 1 one   2000     NA    37    NA    NA
 2 one   2001     NA    37    NA    NA
 3 one   2002     NA    37    NA    89
 4 one   2003     NA    37    57    89
 5 one   2004     NA    37    57    89
 6 one   2005     NA    37    57    89
 7 one   2006     NA    37    57    89
 8 one   2007     NA    37    57    89
 9 one   2008     NA    37    57    89
10 one   2009     NA    37    57    89
# ... with 24 more rows

根据r中的条件重塑

1 个答案: