reshape2 - 融化 - id.vars 合并为 1 列

Question

我将这个 data.frame 组织成这样：

   Time.A         Z.A        Y.A    Time.B        Z.B         Y.B
1       1 -0.10612452  0.6359504  1.414806 -0.4304691 -1.71700868
2       2  1.51152200 -0.2842529  2.437075 -0.2572694 -0.78445901
3       3 -0.09465904 -2.6564554  2.786140 -1.7631631 -0.85090759
4       4  2.01842371 -2.4404669  4.330448  0.4600974 -2.41420765
5       5 -0.06271410  1.3201133  5.141746 -0.6399949  0.03612261
6       6  1.30486965 -0.3066386  6.019096  0.4554501  0.20599860
7       7  2.28664539 -1.7813084  7.236588  0.7048373 -0.36105730
8       8 -1.38886070 -0.1719174  7.634667  1.0351035  0.75816324
9       9 -0.27878877  1.2146747  9.156992 -0.6089264 -0.72670483
10     10 -0.13332134  1.8951935 10.205065  0.5049551 -1.36828104

其中变量名称具有它们所属组的名称。我想以一种方式融合这个data.frame，即我有1列时间，然后是每个组（本例中的A和B）和每个变量（Z和Y）的各自值。我想要的输出应该是这样的：

Time   Group   variable value
1        A        Z      -0.10612452
1        A        Y       0.6359504
1.41     B        Z      -0.4304691
1.41     B        Y      -1.71700868

我已经设法将它部分融化，但我坚持使时间列独一无二。如您所见，时间值并不完全相同。有没有直接的方法来解决这个问题？

到目前为止我的代码：

library(plyr)
library(reshape2)

# generating the data.frame
set.seed(42)

Time.A <- 1:10
Time.B <- 1:10+runif(10, -0.5, 0.5)

Z.A <- rnorm(10)
Y.A <- rnorm(10)
Z.B <- rnorm(10)
Y.B <- rnorm(10)

MyData <- data.frame(Time.A, Z.A, Y.A, Time.B, Z.B, Y.B)


#Tried so far
Time.indexes <- grep(pattern="Time", x=names(MyData))
MeltedData <- melt(MyData, id.vars=Time.indexes)
New.Vars <- ldply(strsplit(as.character(MeltedData$variable), split="[.]"))
names(New.Vars) <- c("variable", "Group")

MeltedData <- cbind(MeltedData[-3], New.Vars)

结果是

   Time.A    Time.B       value variable Group
1       1  1.414806 -0.10612452        Z     A
2       2  2.437075  1.51152200        Z     A
3       3  2.786140 -0.09465904        Z     A
4       4  4.330448  2.01842371        Z     A
5       5  5.141746 -0.06271410        Z     A
6       6  6.019096  1.30486965        Z     A
...

Answer 1

您可以将来自“reshape2”的基本 R 的 reshape 和 melt 放在一起，让它们一起工作，而不是像往常一样争夺注意力。为此，您需要先添加一个“ID”变量（也就是说，如果我正确理解了您想要的输出）。

使用您的示例数据，这是我采用的方法：

MyData$ID <- sequence(nrow(MyData))
out <- melt(reshape(
  MyData, direction = "long", idvar="ID", timevar = "Group",
  varying = setdiff(names(MyData), "ID"), sep = "."),
            id.vars = c("ID", "Group", "Time"))

这就是它的样子。如果您正在寻找您描述的特定顺序，则必须重新排序结果。

head(out)
#   ID Group Time variable       value
# 1  1     A    1        Z -0.10612452
# 2  2     A    2        Z  1.51152200
# 3  3     A    3        Z -0.09465904
# 4  4     A    4        Z  2.01842371
# 5  5     A    5        Z -0.06271410
# 6  6     A    6        Z  1.30486965
tail(out)
#    ID Group      Time variable       value
# 35  5     B  5.141746        Y  0.03612261
# 36  6     B  6.019096        Y  0.20599860
# 37  7     B  7.236588        Y -0.36105730
# 38  8     B  7.634667        Y  0.75816324
# 39  9     B  9.156992        Y -0.72670483
# 40 10     B 10.205065        Y -1.36828104