Данные о плавлении с несколькими группами имен столбцов в R

Question

Я работаю с некоторыми данными с повторными измерениями для нескольких ковариатов. Формат выборки данных, как этот

set.seed(123) 
df <- data.frame(id = 1001:1003, matrix(rnorm(36),3,12), 
       d=runif(3), e=runif(3), f=runif(3)) 
colnames(df) <- c('df', paste('a', 1:4, sep=''), paste('b', 1:4, sep=''), 
        paste('c',1:4,sep=''), 'd', 'e', 'f') 
df 

    id   a1   a2 a3 a4 b1 b2 b3 b4 c1 c2 c3 c4 d e f 
1001 -0.5604756 0.07050839 ...... 
1002 -0.2301775 0.12928774 
1003 1.5587083 1.71506499 ... 

Я хотел бы мои данные трансформированные быть длинный формат в каждом ковариат как

id time   a   b  c  d  e  f 
1001  1 -0.5604756 0.4007715 .. 
1001  2 0.07050839 
1001  3 
1001  4 
1002  1 
1002  2 
1002  3 
1002  4 
1003  1 
1003  2 
1003  3 
1004  4 

Спасибо очень много.

Answer 1

Вот этот метод с использованием недавно выпущенного пакета tidyr. Обратите внимание, что я немного изменил ваши данные примера, вам нужно, чтобы он был точно, как вы его предоставили?

Пример данные:

set.seed(123) 
df = data.frame(id=1001:1003,matrix(rnorm(36),3,12),d=runif(3),e=runif(3),f=runif(3)) 
colnames(df) = c('df',paste('a',1:4,sep=''), 
         paste('b',1:4,sep=''), 
         paste('c',1:4,sep=''), 
       paste('d',1,sep=''), 
       paste('e',1,sep=''), 
       paste('f',1,sep='')) 
df 

Код:

library(tidyr) 
library(dplyr) 

df %>% 
    gather(key, value, -df) %>% 
    extract(key, c("letter", "number"), "([[:alpha:]])([[:digit:]])") %>% 
    spread(letter, value) 

Результат:

df number   a   b   c   d   e   f 
1 1001  1 -0.56047565 0.4007715 -0.6250393 0.7101824014 0.2201189 0.3517979 
2 1001  2 0.07050839 1.7869131 0.1533731   NA  NA  NA 
3 1001  3 0.46091621 0.7013559 0.4264642   NA  NA  NA 
4 1001  4 -0.44566197 -0.2179749 0.8781335   NA  NA  NA 
5 1002  1 -0.23017749 0.1106827 -1.6866933 0.0006247733 0.3798165 0.1111354 
6 1002  2 0.12928774 0.4978505 -1.1381369   NA  NA  NA 
7 1002  3 -1.26506123 -0.4727914 -0.2950715   NA  NA  NA 
8 1002  4 1.22408180 -1.0260044 0.8215811   NA  NA  NA 
9 1003  1 1.55870831 -0.5558411 0.8377870 0.4753165741 0.6127710 0.2436195 
10 1003  2 1.71506499 -1.9666172 1.2538149   NA  NA  NA 
11 1003  3 -0.68685285 -1.0678237 0.8951257   NA  NA  NA 
12 1003  4 0.35981383 -0.7288912 0.6886403   NA  NA  NA 

Answer 2

Немного от взлома, но он работает.

library(reshape) 

# split the dataframes into a list of dataframes (one df for each letter) 
dfs <- lapply(letters[1:6], function(x) 
    df[colnames(df)[grep(paste0("(df)|(",x,"\\d?)"), colnames(df))]]) 

# melt the data (using reshape's melt function) 
dfs <- lapply(1:6, function(x) 
    melt(dfs[[x]],id.vars="df",variable_name="time")) 

# convert factor to numerical value for "time"; rename "value" to letter 
for(i in 1:6) { 
    dfs[[i]]$time <- as.numeric(dfs[[i]]$time) 
    colnames(dfs[[i]])[3] <- letters[i] 
} 

# merge everything back into one dataframe 
df.final <- dfs[[1]] 
for(i in 2:6) 
    df.final <- merge(x = df.final, y = dfs[[i]], all = TRUE, by = c("df","time")) 

df.final 

    df time   a   b   c   d   e   f 
1 1001 1 -0.56047565 0.4007715 -0.6250393 0.7101824014 0.2201189 0.3517979 
2 1001 2 0.07050839 1.7869131 0.1533731   NA  NA  NA 
3 1001 3 0.46091621 0.7013559 0.4264642   NA  NA  NA 
4 1001 4 -0.44566197 -0.2179749 0.8781335   NA  NA  NA 
5 1002 1 -0.23017749 0.1106827 -1.6866933 0.0006247733 0.3798165 0.1111354 
6 1002 2 0.12928774 0.4978505 -1.1381369   NA  NA  NA 
7 1002 3 -1.26506123 -0.4727914 -0.2950715   NA  NA  NA 
8 1002 4 1.22408180 -1.0260044 0.8215811   NA  NA  NA 
9 1003 1 1.55870831 -0.5558411 0.8377870 0.4753165741 0.6127710 0.2436195 
10 1003 2 1.71506499 -1.9666172 1.2538149   NA  NA  NA 
11 1003 3 -0.68685285 -1.0678237 0.8951257   NA  NA  NA 
12 1003 4 0.35981383 -0.7288912 0.6886403   NA  NA  NA 

Answer 3

data.table из v1.9.5+ может расплавиться на несколько столбцов. Вы можете установить его, следуя инструкциям here.

require(data.table) # v1.9.5+ 
melt(setDT(df), measure = patterns(paste0("^", letters[1:6], "[0-9]*$")), 
     value.name=letters[1:6]) 
#  df variable   a   b   c   d   e   f 
# 1: 1001  1 -0.56047565 0.4007715 -0.6250393 0.7101824014 0.2201189 0.3517979 
# 2: 1002  1 -0.23017749 0.1106827 -1.6866933 0.0006247733 0.3798165 0.1111354 
# 3: 1003  1 1.55870831 -0.5558411 0.8377870 0.4753165741 0.6127710 0.2436195 
# 4: 1001  2 0.07050839 1.7869131 0.1533731   NA  NA  NA 
# 5: 1002  2 0.12928774 0.4978505 -1.1381369   NA  NA  NA 
# 6: 1003  2 1.71506499 -1.9666172 1.2538149   NA  NA  NA 
# 7: 1001  3 0.46091621 0.7013559 0.4264642   NA  NA  NA 
# 8: 1002  3 -1.26506123 -0.4727914 -0.2950715   NA  NA  NA 
# 9: 1003  3 -0.68685285 -1.0678237 0.8951257   NA  NA  NA 
# 10: 1001  4 -0.44566197 -0.2179749 0.8781335   NA  NA  NA 
# 11: 1002  4 1.22408180 -1.0260044 0.8215811   NA  NA  NA 
# 12: 1003  4 0.35981383 -0.7288912 0.6886403   NA  NA  NA 

Answer 4

Это даст вам длинный формат ТЕХ широких колонн:

(res <- reshape(df[-(14:16)], direction="long", idvar="df", 
       sep="", # the default is "." but you had no separator 
       varying=names(df)[-c(1,14:16)])) 
     df time   a   b   c 
1001.1 1001 1 -0.56047565 0.4007715 -0.6250393 
1002.1 1002 1 -0.23017749 0.1106827 -1.6866933 
1003.1 1003 1 1.55870831 -0.5558411 0.8377870 
1001.2 1001 2 0.07050839 1.7869131 0.1533731 
1002.2 1002 2 0.12928774 0.4978505 -1.1381369 
1003.2 1003 2 1.71506499 -1.9666172 1.2538149 
1001.3 1001 3 0.46091621 0.7013559 0.4264642 
1002.3 1002 3 -1.26506123 -0.4727914 -0.2950715 
1003.3 1003 3 -0.68685285 -1.0678237 0.8951257 
1001.4 1001 4 -0.44566197 -0.2179749 0.8781335 
1002.4 1002 4 1.22408180 -1.0260044 0.8215811 
1003.4 1003 4 0.35981383 -0.7288912 0.6886403 

И вы могли бы объединить, что с колоннами, которые не повторяются:

merge(res, df[c(1,14:16)]) 
    df time   a   b   c   d 
1 1001 1 -0.56047565 0.4007715 -0.6250393 0.7101824014 
2 1001 4 -0.44566197 -0.2179749 0.8781335 0.7101824014 
3 1001 3 0.46091621 0.7013559 0.4264642 0.7101824014 
4 1001 2 0.07050839 1.7869131 0.1533731 0.7101824014 
5 1002 2 0.12928774 0.4978505 -1.1381369 0.0006247733 
6 1002 1 -0.23017749 0.1106827 -1.6866933 0.0006247733 
7 1002 4 1.22408180 -1.0260044 0.8215811 0.0006247733 
8 1002 3 -1.26506123 -0.4727914 -0.2950715 0.0006247733 
9 1003 3 -0.68685285 -1.0678237 0.8951257 0.4753165741 
10 1003 2 1.71506499 -1.9666172 1.2538149 0.4753165741 
11 1003 1 1.55870831 -0.5558411 0.8377870 0.4753165741 
12 1003 4 0.35981383 -0.7288912 0.6886403 0.4753165741 
      e   f 
1 0.2201189 0.3517979 
2 0.2201189 0.3517979 
3 0.2201189 0.3517979 
4 0.2201189 0.3517979 
5 0.3798165 0.1111354 
6 0.3798165 0.1111354 
7 0.3798165 0.1111354 
8 0.3798165 0.1111354 
9 0.6127710 0.2436195 
10 0.6127710 0.2436195 
11 0.6127710 0.2436195 
12 0.6127710 0.2436195