数据结构：基于观察的行到基于 dyad 成员的行答案

【问题标题】：Data structure: Observation-based rows to dyad member-based rows数据结构：基于观察的行到基于 dyad 成员的行
【发布时间】：2021-05-08 06:57:05
【问题描述】：

例如，当前的数据结构（根据实际观察）是这样的：

structure(list(dyad_id = c(2, 2, 3), partner1_id = c(567, 478, 
444), partner2_id = c(478, 567, 333), partner1_personality = c(5, 
3, 4), partner2_personality = c(3, 5, 2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L), variable.labels = structure(character(0), .Names = character(0)), codepage = 65001L)

在视觉上，它看起来像：

╔═════════╦═════════════╦═════════════╦══════════════════════╦══════════════════════╗
║ dyad_id ║ partner1_id ║ partner2_id ║ partner1_personality ║ partner2_personality ║
╠═════════╬═════════════╬═════════════╬══════════════════════╬══════════════════════╣
║    2    ║     567     ║     478     ║           5          ║           3          ║
╠═════════╬═════════════╬═════════════╬══════════════════════╬══════════════════════╣
║    2    ║     478     ║     567     ║           3          ║           5          ║
╠═════════╬═════════════╬═════════════╬══════════════════════╬══════════════════════╣
║    3    ║     444     ║     333     ║           4          ║           2          ║
╚═════════╩═════════════╩═════════════╩══════════════════════╩══════════════════════╝

目标是将其转换为基于成员的目标（即每个 dyad 2 行）：

╔═════════╦════════════╦═════════════════════╗
║ dyad_id ║ partner_id ║ partner_personality ║
╠═════════╬════════════╬═════════════════════╣
║    2    ║     567    ║          5          ║
╠═════════╬════════════╬═════════════════════╣
║    2    ║     478    ║          3          ║
╠═════════╬════════════╬═════════════════════╣
║    3    ║     444    ║          4          ║
╠═════════╬════════════╬═════════════════════╣
║    3    ║     333    ║          2          ║
╚═════════╩════════════╩═════════════════════╝

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyr data-wrangling

【解决方案1】：

我们可以使用pivot_longer

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)

df1 %>% 
    pivot_longer(cols = -dyad_id, names_to = c('grp', ".value"), 
          names_sep = "_") %>%
    select(-grp) %>%
    distinct %>%
    rename_at(vars(-dyad_id), ~ str_c('partner_', .))

-输出

# A tibble: 4 x 3
#  dyad_id partner_id partner_personality
#    <dbl>      <dbl>               <dbl>
#1       2        567                   5
#2       2        478                   3
#3       3        444                   4
#4       3        333                   2

【讨论】：