R使用reshape将数据从宽传输到长答案

【问题标题】：R use reshape to transfer data from wide to longR使用reshape将数据从宽传输到长
【发布时间】：2021-02-11 17:32:07
【问题描述】：

我的数据包含三个时间点的测量值。有 2 个组（安慰剂组和治疗组），每个组都分配了一个 ID。数据看起来像

Group      ID          Time1         Time2        Time3
1           1          33             44           77
1           2          24             123          54
1           3          32             343          434
1           4          23             23           22
2           5          14             13           24
2           6          67             14           33
2           7          55             34           35
2           6          33             12           11

想要的输出应该是这样的：

Group     ID    Measurement
1         1     33
1         1     44
1         1     77
1         2     24
1         2     123
1         2     54

等等。

如何使用 reshape 函数转换为长格式？谢谢。

【问题讨论】：

不清楚你想要什么。有两行具有相同的 Group 和 ID，这是人们意想不到的，显示的输出没有说明如何处理。

标签： r reshape

【解决方案1】：

这是一个基本的 R reshape 解决方案。

vars <- grep("^Time", names(df1), value = TRUE)
Times <- as.integer(sub("[^[:digit:]]*", "", vars))
df1$row.number <- seq_len(nrow(df1))

df2 <- reshape(df1, 
               varying = list(vars), 
               v.names = "Time",
               idvar = c("row.number", "ID", "Group"), 
               times = Times,
               timevar = "Time",
               direction = "long")
df2$row.number <- NULL
row.names(df2) <- NULL

head(df2)
#  Group ID Time
#1     1  1   33
#2     1  2   24
#3     1  3   32
#4     1  4   23
#5     2  5   14
#6     2  6   67

数据

df1 <- read.table(text = "
Group      ID          Time1         Time2        Time3
1           1          33             44           77
1           2          24             123          54
1           3          32             343          434
1           4          23             23           22
2           5          14             13           24
2           6          67             14           33
2           7          55             34           35
2           6          33             12           11
", header = TRUE)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用reshape 函数你可以试试这个：

reshape(df, 
        direction = "long",
        varying = c("Time1", "Time2", "Time3"),
        v.names = "Meassurement",
        idvar = c("Group", "ID"),
        timevar = "Time",
        new.row.names= as.character(1:(nrow(df)*3)))

   Group ID Time Meassurement
1      1  1    1           33
2      1  2    1           24
3      1  3    1           32
4      1  4    1           23
5      2  5    1           14
6      2  6    1           67
7      2  7    1           55
8      2  8    1           33

这是tidyverse 与pivot_longer 的方式：

df %>% 
  pivot_longer(cols = contains("Time"),
               names_to = "Time",
               values_to = "Measurement")

# A tibble: 24 x 4
   Group    ID Time  Measurement
   <int> <int> <chr>       <int>
 1     1     1 Time1          33
 2     1     1 Time2          44
 3     1     1 Time3          77
 4     1     2 Time1          24
 5     1     2 Time2         123
 6     1     2 Time3          54
 7     1     3 Time1          32
 8     1     3 Time2         343
 9     1     3 Time3         434
10     1     4 Time1          23
# ... with 14 more rows

【讨论】：