在 R 中重塑为宽函数，但保留一些行组合

Question

我正在尝试将我的数据重塑为更广泛的数据，尝试将数据框准备好进行主题内分析。它目前适用于主体间分析。 到目前为止我找到的最有用的答案是：Using the reshape function in R with multiple matching rows

我的数据如下所示：

SubjID  ITEM SubjGroup Strength Timing Accuracy  RT
1       dance     1      1       200       1    1234
1       dance     1      2       200       0     430  
1       dance     1      1       400       1     450 
1       dance     1      2       400       1     200 
2       dance     2      1       200       0     300
2       dance     2      2       200       0     755
2       dance     2      1       400       1     550 
2       dance     2      2       400       1     520

我需要的是基本上删除强度列并用一个额外的 RT 列替换它，以便 RT1 指的是我在 Strength1 下得到的值，RT2 是指我在 Strength2 下得到的值，并且为了准确性做同样的事情。对于每个主题，每个项目重复 4 次（在强度 + 时间的两种不同组合下），这意味着到重塑结束时，每个动词和每个主题将有 2 行，而不是每个项目和每个主题 4 行。像这样：

SubjID  ITEM SubjGroup        Timing           RT1   RT2
1       dance     1             200           1234   430
1       dance     1             400            450   200 
2       dance     2             200            300   755
2       dance     2             400            550   520 

同时删除准确性列（如果它使事情变得更容易）或添加第二个。

我尝试了一个简单的重塑公式（与上面链接中 OP 发布的公式相同），它以某种方式在具有相同表标题但只有一个主题 ID 的类似数据框上工作：reshape(datafr, idvar = c("ï..Subject", "Timing", "Group", "ITEM"), timevar= "TMS", direction = "wide") 当我尝试它上面的数据确实创建了正确的列，但它是空的，我收到了警告消息。我也尝试过使用 Pivot，但它不起作用。
谢谢！

Answer 1

重塑2

out <- reshape2::dcast(dat, SubjID + ITEM + SubjGroup + Timing ~ Strength, value.var = "RT")
names(out)
# [1] "SubjID"    "ITEM"      "SubjGroup" "Timing"    "1"         "2"        
names(out)[5:6] <- paste0("RT", names(out)[5:6])
out
#   SubjID  ITEM SubjGroup Timing  RT1 RT2
# 1      1 dance         1    200 1234 430
# 2      1 dance         1    400  450 200
# 3      2 dance         2    200  300 755
# 4      2 dance         2    400  550 520

整理

tidyr::pivot_wider(dat, c(SubjID, ITEM, SubjGroup, Timing),
                   names_prefix = "RT", names_from = "Strength", values_from = "RT")
# # A tibble: 4 x 6
#   SubjID ITEM  SubjGroup Timing   RT1   RT2
#    <int> <chr>     <int>  <int> <int> <int>
# 1      1 dance         1    200  1234   430
# 2      1 dance         1    400   450   200
# 3      2 dance         2    200   300   755
# 4      2 dance         2    400   550   520

甚至

tidyr::pivot_wider(dat, c(SubjID, ITEM, SubjGroup, Timing),
                   names_from = "Strength", values_from = c("Accuracy", "RT"),
                   names_sep = "")
# # A tibble: 4 x 8
#   SubjID ITEM  SubjGroup Timing Accuracy1 Accuracy2   RT1   RT2
#    <int> <chr>     <int>  <int>     <int>     <int> <int> <int>
# 1      1 dance         1    200         1         0  1234   430
# 2      1 dance         1    400         1         1   450   200
# 3      2 dance         2    200         0         0   300   755
# 4      2 dance         2    400         1         1   550   520