“可变”参数的长度必须相同

Question

我有一个宽格式的纵向数据，我正在尝试将其转换为长格式：

#I have a wide data which look like this:
dat_wide <- read.table(text="
cid dyad f1 f2  op2 ed1 junk 
1   2    0  0   4   5   0.876
1   5    0  1   4   4   0.765
", header=TRUE)
#I want to convert it to long like this:
dat_long <- read.table(text="
cid dyad f op  ed junk  Visit
1   2    0 NA  5  0.876 1
1   2    0 4   NA 0.876 2
1   5    0 NA  4  0.765 1
1   5    1 4   NA 0.765 2 
", header=TRUE)

#R code I was trying:
dat_l2 = reshape(dat_wide,idvar='cid',  varying=list(c('f1','f2'), 'op2','ed1'),
                 #timevar='Visit',
                 times=c(1,2),
                 v.names=c('f','op','ed'),
                 direction='long') 
#gives error:Error in reshape(merge_wide1, idvar = "cid", varying = c("f1",  : length of 'v.names' does not evenly divide length of 'varying'

类似于Converting data from wide to long (using multiple columns)

我的数据的不同之处在于：我有一些变量只记录了更少的时间点。例如，变量“f”是从时间 1 和时间 2 记录的，但变量“op”仅记录时间 2（即 op2）& 变量“ed”仅记录时间 1（即 ed1） 头部（数据）

Answer 1

你可以从tidyr 使用pivot_longer ：

tidyr::pivot_longer(dat_wide, 
                    cols = f1:ed1, 
                    names_to = c('.value', 'Visit'), 
                    names_pattern = '(.*)(\\d+)')

#    cid  dyad  junk Visit     f    op    ed
#  <int> <int> <dbl> <chr> <int> <int> <int>
#1     1     2 0.876 1         0    NA     5
#2     1     2 0.876 2         0     4    NA
#3     1     5 0.765 1         0    NA     4
#4     1     5 0.765 2         1     4    NA