重塑/收集功能以创建数据集以进行多级分析

Question

我有一个大数据集，其中 240 个病例代表 240 名患者。他们都接受了神经心理学测试并填写了问卷。此外，他们的重要其他人（以下简称：代理人）也填写了问卷。由于“患者”和“代理”嵌套在“情侣”中，我想在 R 中进行多级分析。为此，我需要重塑我的数据集以运行此类分析。

简单地说，我想“复制”我的行。对于双主题 ID，添加一个包含 1 和 2 的新变量，其中 1 代表患者数据，2 代表代理数据。然后我希望行填充 1. 所有患者数据和包含代理数据的列是 NA 或空或其他，以及 2. 所有代理数据，以及所有患者数据 NA 或空。

假设这是我的数据：

id <- c(1:5)
names <- c('id', 'p1', 'p2', 'p3', 'pr1', 'pr2', 'pr3')
p1 <- c(sample(1:10, 5))
p2 <- c(sample(10:20, 5))
p3 <- c(sample(20:30, 5))
pr1 <- c(sample(1:10, 5))
pr2 <- c(sample(10:20, 5))
pr3 <- c(sample(20:30, 5))

mydf <- as.data.frame(matrix(c(id, p1, p2, p3, pr1, pr2, pr3), nrow = 5))
colnames(mydf) <- names

>mydf

   id p1 p2 p3 pr1 pr2 pr3
1  1  6  20 22 1   10  24
2  2  8  11 24 2   18  29
3  3  7  10 25 6   20  26
4  4  3  14 20 10  15  20
5  5  5  19 29 7   14  22

我希望我的数据最终看起来像这样：

id2 <- rep(c(1:5), each = 2)
names2 <- c('id', 'couple', 'q1', 'q2', 'q3')
couple <- rep(1:2, 5)
p1 <- c(sample(1:10, 5))
p2 <- c(sample(10:20, 5))
p3 <- c(sample(20:30, 5))
pr1 <- c(sample(1:10, 5))
pr2 <- c(sample(10:20, 5))
pr3 <- c(sample(20:30, 5))

mydf <- as.data.frame(matrix(c(id2, couple, p1, p2, p3, pr1, pr2, pr3), nrow = 10, ncol = 5))
colnames(mydf) <- names2

>mydf
   id couple q1 q2 q3
1   1      1  6 23 16
2   1      2 10 28 10
3   2      1  1 27 14
4   2      2  7 21 20
5   3      1  5 30 18
6   3      2 12  2 27
7   4      1 10  1 25
8   4      2 13  7 21
9   5      1 11  6 20
10  5      2 18  3 23

或者，如果这是不可能的，像这样：

   id couple bb1 bb2 bb3 pbb1 pbb2 pbb3
1   1      1  6  23  16
2   1      2             10   28   10
3   2      1  1  27  14
4   2      2             7    21   20
5   3      1  5  30  18
6   3      2             12   2    27
7   4      1 10   1  25
8   4      2             13   7    21
9   5      1 11   6  20
10  5      2             18   3    23

现在，为了让我到达那里，我已经尝试了 melt() 函数和 gather() 函数，感觉就像我很接近但它仍然没有按照我想要的方式工作。

注意，在我的数据集中，患者问卷的变量名称是 bb1:bb54，代理问卷的变量名称是 pbb1:pbb54

我尝试过的示例

df_long <- df_reshape %>%
gather(testname, value, -(bb1:bb11), -(pbb1:pbb11), -id, -pgebdat, -p_age, na.rm=T) %>%
arrange(id)

Answer 1

一种方法是在tidyr 中使用unite 和separate，以及gather 函数。

我正在使用您的 mydf 数据框，因为它已提供，但进行任何更改应该非常简单：

mydf %>% 
  unite(p1:p3, col = `1`, sep = ";") %>% # Combine responses of 'p1' through 'p3'
  unite(pr1:pr3, col = `2`, sep = ";") %>% # Combine responses of 'pr1' through 'pr3'
  gather(couple, value, `1`:`2`) %>% # Form into long data
  separate(value, sep = ";", into = c("q1", "q2", "q3"), convert = TRUE) %>% # Separate and retrieve original answers
  arrange(id)

这给了你：

   id couple q1 q2 q3
1   1      1  9 18 25
2   1      2 10 18 30
3   2      1  1 11 29
4   2      2  2 15 29
5   3      1 10 19 26
6   3      2  3 19 25
7   4      1  7 10 23
8   4      2  1 20 28
9   5      1  6 16 21
10  5      2  5 12 26

我们的数字不同，因为它们都是用sample 随机生成的。

---

根据@alistaire 评论编辑：将convert = TRUE 添加到separate 调用以确保响应仍然是整数类。

Answer 2

如果我正确理解您想要的内容，您可以将所有内容收集成一个很长的形式，然后重新整形为稍宽的形式：

library(tidyverse)
set.seed(47)    # for reproducibility

mydf <- data.frame(id = c(1:5),
                   p1 = c(sample(1:10, 5)),
                   p2 = c(sample(10:20, 5)),
                   p3 = c(sample(20:30, 5)),
                   pr1 = c(sample(1:10, 5)),
                   pr2 = c(sample(10:20, 5)),
                   pr3 = c(sample(20:30, 5)))

mydf_long <- mydf %>% 
    gather(var, val, -id) %>% 
    separate(var, c('couple', 'q'), -2) %>% 
    mutate(q = paste0('q', q)) %>% 
    spread(q, val)

mydf_long
#>    id couple q1 q2 q3
#> 1   1      p 10 17 21
#> 2   1     pr 10 11 24
#> 3   2      p  4 13 27
#> 4   2     pr  4 15 20
#> 5   3      p  7 14 30
#> 6   3     pr  1 14 29
#> 7   4      p  6 18 24
#> 8   4     pr  8 20 30
#> 9   5      p  9 16 23
#> 10  5     pr  3 18 25