R函数用于折叠从宽格式到长格式的不同列的多个范围？

Question

我有一个数据集，每行包含多个不同范围的列（每行对应一个人），如下所示。不同列类型的每个实例都有 3 个级别（0,1 和 2）。

id  col1_0 col1_1 col1_2  col2_0  col2_1 col2_2  col3_0 col3_1 col3_2
1       0      1      3       2       2      3       3      4      5
2       1      1      2       2       4      7       4      5      5
.
.
etc. 

对于每个 id，我需要将所有 col1 折叠到一列中，将所有 col2 折叠到另一列中，并将所有 col3 折叠到另一列中。如下。

id  x  col1 col2 col4
1   0     0    2    3       
1   1     1    2    4
1   2     3    3    5
2   0     1    2    4
2   1     1    4    5
2   2     1    7    5
.
.
etc.

此外，我还需要为每个 id 创建一个值为 0,1 和 2 的 x 列。但是，我只设法用下面的代码折叠第一列范围 (col1)。

library(tidyverse)

longer_data <- dataframe %>%
  group_by(id) %>%
  pivot_longer(col1_0:col1_2, names_to = "x1", values_to = "col1")

x1 在这里使用原始列名创建一个列。所以我会创建一个额外的 x 列，它只保留原始列名的最后一个数字。

有没有办法做到这一点？非常感谢！

Answer 1

我们不需要任何group_by。通过在names_to 中指定names_sep 和.value 可以直接使用pivot_longer 完成。注意.value 和x 的顺序。这意味着该列的值应该在 _ 之前进入每个前缀，并且带有后缀存根的新列进入'x'

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
   pivot_longer(cols = -id, names_to = c('.value', 'x'), names_sep = "_")

-输出

# A tibble: 6 x 5
#     id x      col1  col2  col3
#  <int> <chr> <int> <int> <int>
#1     1 0         0     2     3
#2     1 1         1     2     4
#3     1 2         3     3     5
#4     2 0         1     2     4
#5     2 1         1     4     5
#6     2 2         2     7     5

数据

df1 <- structure(list(id = 1:2, col1_0 = 0:1, col1_1 = c(1L, 1L), col1_2 = 3:2, 
    col2_0 = c(2L, 2L), col2_1 = c(2L, 4L), col2_2 = c(3L, 7L
    ), col3_0 = 3:4, col3_1 = 4:5, col3_2 = c(5L, 5L)), 
    class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-2L))

Answer 2

这是使用reshape 的基本R 选项，其中timevar="x" 创建一个名为x 的列，sep="_" 帮助获取原始列名称的最后一个数字。

res <- reshape(
  df,
  direction = "long",
  idvar = "id",
  varying = -1,
  timevar = "x",
  sep = "_"
)
res <- res[order(res$id), ]

• 输出

> res
    id x col1 col2 col3
1.0  1 0    0    2    3
1.1  1 1    1    2    4
1.2  1 2    3    3    5
2.0  2 0    1    2    4
2.1  2 1    1    4    5
2.2  2 2    2    7    5

数据

> dput(df)
structure(list(id = 1:2, col1_0 = 0:1, col1_1 = c(1L, 1L), col1_2 = 3:2,
    col2_0 = c(2L, 2L), col2_1 = c(2L, 4L), col2_2 = c(3L, 7L
    ), col3_0 = 3:4, col3_1 = 4:5, col3_2 = c(5L, 5L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-2L))