如何在 R 中正确格式化我的面板数据？答案

【问题标题】：How to properly format my panel data in R?如何在 R 中正确格式化我的面板数据？
【发布时间】：2021-12-20 06:46:28
【问题描述】：

我知道存在类似的问题，但我已经尝试了从熔化到重塑到堆叠等各种方法，但没有什么能让我更接近。

我的数据目前如下所示：

ID Treatment Round_1_Decision1 Round_1_Decision2 Round_2_Decision1 Round_2_Decision2
1      2            1                0                0                1
2      1            0                0                1                1

我需要它看起来像这样：

ID Treatment Round Decision1 Decision2
1      2       1       1         0
1      2       2       0         1
2      1       1       0         0
2      1       2       1         1

有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： r panel reshape melt

【解决方案1】：

我们可以使用pivot_longer - 主要需要考虑的是names_to 和names_pattern。在这里，我们需要“Round”列，该列应该生成值作为列名中“Round”的后缀，另一列作为列的值 (.value)。在names_pattern 中，使用捕获组 ((...)) 将列名子字符串捕获为一个组，即 -\\w+ - 应该匹配“Round”，然后是 _，然后捕获数字（(\\d+) )，然后是下划线 (_)，后跟下一个捕获组 ((.*))，其中包括 .value 部分的其余字符

library(tidyr)
pivot_longer(df1, cols = starts_with("Round"),
     names_to = c("Round", ".value"), names_pattern = "\\w+_(\\d+)_(.*)")

-输出

# A tibble: 4 × 5
     ID Treatment Round Decision1 Decision2
  <int>     <int> <chr>     <int>     <int>
1     1         2 1             1         0
2     1         2 2             0         1
3     2         1 1             0         0
4     2         1 2             1         1

数据

df1 <- structure(list(ID = 1:2, Treatment = 2:1, Round_1_Decision1 = 1:0, 
    Round_1_Decision2 = c(0L, 0L), 
Round_2_Decision1 = 0:1, Round_2_Decision2 = c(1L, 
    1L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

【讨论】：

哇，真快。这几乎可以完美运行，但我有 20 轮，并且此代码仅报告第二个数字（例如，对于第 17 轮，它仅在 Round 列中显示“7”）。我该如何解决？
@CameronKormylo 你能把代码改成names_pattern = "\\w+(\\d+)_(.*)")。 Round和17之间有空格吗？在显示的数据中，它没有显示任何空格，即 Round17。如果是这种情况，代码应该可以在没有任何修改的情况下工作，即 Round 和 17 之间没有任何空格
抱歉，真正的命名约定是 Round_17_Decision1
@CameronKormylo 在这种情况下将模式更改为"\\w+_(\\d+)_(.*)"
谢谢。这很完美。一旦允许，我会接受这个答案。它说我必须再等 3 分钟。

【解决方案2】：

这是一种不使用names_pattern 参数的替代方法

library(tidyverse)

df %>% 
  pivot_longer(
    cols=-c(ID, Treatment),
    names_to = "Round",
    values_to = "value"
  ) %>% 
  mutate(Decision = str_sub(Round, -9, -1),
         Round = parse_number(Round)
         ) %>% 
  pivot_wider(
    names_from = Decision,
    values_from = value
  )

     ID Treatment Round Decision1 Decision2
  <int>     <int> <dbl>     <int>     <int>
1     1         2     1         1         0
2     1         2     2         0         1
3     2         1     1         0         0
4     2         1     2         1         1

【讨论】：