我正在尝试使用ivot_wider将数据集从长到宽移动，以便可以在其他程序中使用它。
我看过有关此主题的其他文章，但是解决方案无法解决我的问题。
我有一个称为“评级”的测量变量，该变量具有每个“岩石”和每个测试的值（“最大”，第一和第二）。我有一个名为“ turkcode”的id变量。
对于数据集中的每个人，有18个评分。问题是＃8岩石有4个等级，我认为这就是为什么数据不会像我希望的那样更广泛地旋转。
这是数据的子集
structure(list(turkcode = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("100879",
"104655", "108505", "110324", "110600", "112445", "114083", "115814",
"116573", "117411", "117817", "118651", "119324", "121548", "121883",
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), class = "factor"), order = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L,
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"581893", "582433", "582905", "583887", "584569", "585314",
"585566", "587393", "589144", "592284", "594463", "596863",
"601837", "602632", "604254", "605885", "609296", "609963",
"610062", "612437", "612949", "613161", "614372", "614777",
"615372", "615384", "616927", "618118", "620041", "620336",
"621634", "622289", "624098", "626163", "626612", "627019",
"627856", "630003", "630255", "634018", "634478", "635801",
"638606", "640012", "641078", "641366", "641436", "641821",
"642076", "642446", "643329", "643942", "644015", "646792",
"647254", "647700", "649516", "650792", "650810", "651229",
"652387", "652671", "654778", "657964", "658894", "660500",
"660607", "664469", "666754", "666796", "668996", "669712",
"671682", "673516", "675712", "677835", "678008", "679262",
"680295", "686455", "690471", "691175", "692489", "694023",
"696001", "698716", "700133", "700641", "707812", "707953",
"708010", "708881", "713657", "715255", "715386", "716764",
"718936", "719956", "725348", "727753", "728436", "729588",
"730513", "731928", "732013", "732438", "733366", "733559",
"734672", "735174", "735675", "737044", "737127", "741264",
"745262", "748173", "748414", "748943", "749221", "749963",
"750363", "753518", "754512", "754970", "758639", "760838",
"761642", "766250", "770646", "772574", "773054", "775271",
"776762", "778208", "779453", "781378", "781861", "782257",
"785763", "785860", "787011", "790280", "791735", "791903",
"792178", "796650", "796822", "796970", "798621", "802731",
"804701", "805606", "807848", "809142", "810539", "812182",
"812321", "814029", "814545", "814774", "815079", "816572",
"824215", "825063", "827763", "829973", "829983", "830126",
"832112", "832666", "833066", "834756", "835270", "835340",
"837413", "837746", "839882", "846097", "847975", "848746",
"851745", "851975", "856622", "858918", "859174", "859182",
"859726", "859850", "862222", "864356", "865028", "869700",
"871576", "872256", "873350", "873597", "875873", "883140",
"886308", "886592", "886706", "892144", "893930", "894959",
"896820", "900374", "901373", "902879", "904147", "905194",
"906305", "908049", "908798", "911505", "913314", "915390",
"915833", "919057", "922432", "924120", "925640", "927671",
"932006", "936810", "936916", "938349", "940727", "941945",
"942271", "943188", "944548", "945783", "947164", "948322",
"949181", "951414", "952632", "955090", "956428", "956985",
"959916", "960349", "962224", "962980", "964665", "967160",
"967588", "969929", "972543", "972893", "977734", "978083",
"978981", "980427", "980782", "981541", "981850", "982220",
"983781", "985193", "986366", "988934", "989056", "991218",
"991914", "995411", "995630", "995873", "995936", "996309"
), class = "factor"), rocks = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L,
3L, 3L, 4L, 4L, 5L, 5L, 6L, 6L, 7L, 7L, 8L, 8L, 1L, 1L), .Label = c("R1",
"R2", "R3", "R4", "R5", "R6", "R7", "R8"), class = "factor"),
gentest = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L,
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("first",
"second"), class = "factor"), .rows = list(1L, 2L, 3L, 4L,
5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15:16, 17:18,
19L, 20L)), row.names = c(NA, -18L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"), .drop = TRUE))
有人知道我如何修改＃8岩石的第二组评级，以便我可以更广泛地旋转数据，甚至可以完全从数据集中排除该数据吗？
编辑：
这是我希望输出看起来如何的示例
id <- rep("100879", times = 6)
aid <- rep("mem", times = 6)
test <- rep(c("first", "second"), times = 3)
order <- rep("after", times = 6)
condition <- rep ("cat", times = 6)
R1 <- sample(0:9, 6, replace=T)
R2 <- sample(0:9, 6, replace=T)
R3 <- sample(0:9, 6, replace=T)
R4 <- sample(0:9, 6, replace=T)
R5 <- sample(0:9, 6, replace=T)
R6 <- sample(0:9, 6, replace=T)
R7 <- sample(0:9, 6, replace=T)
R8 <- sample(0:9, 6, replace=T)
df <- cbind(id, aid, test, order, condition, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8)
答案 0 :(得分：1)
另一个使用pivot_wider和separate的选项
library(dplyr)
library(tidyr)
#short version, but you will end up with R1-R8 in list foramt
df %>%
pivot_wider(id_cols = c("turkcode", "aid", "gentest", "condition", "order"),
names_from = "rocks", values_from = "rating", values_fn = list(rating = list))
#clean version
df %>%
#id_cols: A set of columns that uniquely identifies each observation.
#Defaults to all columns in data except for the columns specified in names_from and values_from.
pivot_wider(id_cols = c("turkcode", "aid", "gentest", "condition", "order"),
names_from = "rocks",
values_from = "rating",
values_fn = list(rating = ~paste(., collapse = ","))
#values_fn = list(rating = mean)
#,values_fill = list(rating=0)
) %>%
separate(R8, into = c('R8','R8_1'))
# A tibble: 4 x 14
# Groups: turkcode, gentest [1,118]
turkcode aid gentest condition order R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R8_1
<fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 100879 mem first category after 7 2 4 6 3 3 2 3 6
2 100879 mem second category after 5 7 2 3 2 3 1 3 2
3 104655 mem first category after 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
4 104655 mem second category after 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
答案 1 :(得分：1)
一个data.table建议
library( data.table )
#set data as data.table
setDT( mydata )
#create rowid by group
mydata[, row_id := rowidv( mydata, cols = c("turkcode", "aid", "gentest", "condition", "order", "rocks") ) ]
#create new rocks-column to group on
mydata[, rocks2 := paste0( rocks, ifelse( row_id == 1, "", paste0("_",row_id ) ) ) ]
#now cast to wide
dcast( mydata, turkcode + aid + gentest + condition + order ~ rocks2, value.var = "rating" )
# turkcode aid gentest condition order R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R8_2
# 1: 100879 mem first category after 7 2 4 6 3 3 2 3 6
# 2: 100879 mem second category after 5 7 2 3 2 3 1 3 2
# 3: 104655 mem first category after 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
# 4: 104655 mem second category after 4 NA NA NA NA NA NA NA NA