【问题标题】:How do I convert a wide dataframe to a long dataframe for a multilevel structure with 'quadruple nesting'?对于具有“四重嵌套”的多级结构,如何将宽数据帧转换为长数据帧?
【发布时间】:2015-10-20 20:34:09
【问题描述】:

我进行了一项研究,回想起来(一个人生活,一个人学习 :-))似乎生成了多级数据。现在我正在尝试将数据集从宽重组为长,以便我可以使用例如分析它。 lme4.

在这样做的过程中,我遇到了一个,嗯,挑战,我以前遇到过几次,但我从来没有找到一个好的解决方案。这次我又搜索了一遍,但我可能使用了错误的关键字——或者这个问题比我想象的要少得多。

基本上,在此数据集中,变量名称指示收集的测量数据。我要求参与者对干预措施进行评分(评分)(真的可以是任何东西)。每项干预都属于 6 个行为领域之一。此外,参与者对每种干预措施进行评分,无论是单独提出,还是与其他干预措施同时提出,或与其他两种干预措施同时提出。干预分为三种类型,它们都在 (t0) 之前和之后 (t1) 进行评分,我向他们提供了一些信息。

所以,实际上,我有一个可以像这样重新生成的数据框:

### Elements of the variable names
measurementMomentsVector <- c("t0", "t1");
interventionTypesVector <- c("fear", "know", "scd");
nrOfInterventionsSimultaneouslyVector <- c(1, 2, 3);
behaviorDomainsVector <- c("diet", "pox", "alc", "smoking", "traff", "adh");

### Generate a vector with all variable names
variableNames <-
  apply(expand.grid(measurementMomentsVector,
                    interventionTypesVector,
                    nrOfInterventionsSimultaneouslyVector,
                    behaviorDomainsVector),
        1, paste0, collapse="_");

### Generate 5 'participants' worth of data
wideData <- data.frame(matrix(rnorm(5*length(variableNames)), nrow=5));

### Assign names
names(wideData) <- variableNames;

### Add unique id variable for every participants
wideData$id <- 1:5;

所以使用head(wideData)[, 1:5] 你可以大致看到数据框的样子:

  t0_fear_1_diet t1_fear_1_diet t0_know_1_diet t1_know_1_diet t0_scd_1_diet
1     -0.9338191      0.9747453      1.0069036      0.3500103  -0.844699708
2      0.8921867      1.3687834     -1.2005791      0.2747955   1.316768219
3      1.6200200      0.5245470     -1.2910586      1.3211912  -0.174795144
4      0.1543738      0.7535642      0.4726131     -0.3464789  -0.009190702
5     -1.3676692     -0.4491574     -2.0902003     -0.3484678  -2.537501824

现在,我想将此数据转换为一个长数据帧,其中包含 6 个变量,例如“id”、“measurementMoment”、“interventionType”、“nrOfInterventionsSimultaneously”、“behaviorDomain”和“evaluation”,其中第一个变量表示记录所属的参与者,最后一个变量是参与者对特定干预的评分(评分、等级、评价),中间的四个变量表示正在对哪种干预进行准确评分。

我可能会为这个问题编写一些“自定义”代码,但我希望 R '有这个问题'。我一直在玩 reshape2,例如:

longData <- reshape(wideData, varying=1:(ncol(wideData)-1),
                    idvar="id",
                    sep="_", direction="long")

但它无法猜测时变变量:

Error in guess(varying) : 
  failed to guess time-varying variables from their names

我已经为此苦苦挣扎了几次,但我无法在网上找到任何答案。现在我真的需要继续前进,所以我想我会先尝试一下,然后再写一些定制的东西:-)

任何人都可以提供任何指点,我将不胜感激!!!

【问题讨论】:

  • firstSecondOccurrenceVector 的值是多少?
  • 对不起,那是我澄清之前的遗留问题!它不再重要 :-) 很抱歉造成混乱!
  • 不要道歉。而是编辑代码以使其运行。
  • (那时我已经这样做了:-))

标签: r dataframe reshape reshape2


【解决方案1】:

我认为您的问题可以通过两步方法解决:

  1. 将您的数据融合到一个长 data.frame 中(或者像我一样,在一个长 data.table 中)
  2. 将带有所有标签的variable 列拆分为每个所需分组变量的单独列。

由于标签中提供了相关信息,因此可以使用 data.table 包中的 tstrsplit 函数轻松实现。

这就是您可能正在寻找的:

library(data.table)
longData <- melt(setDT(wideData), id.vars="id")
longData[, c("moment", "intervention", "number", "behavior") := 
                tstrsplit(variable, "_", type.convert = TRUE)
       ][, variable:=NULL]

结果:

> head(longData,15)
    id       value moment intervention number behavior
 1:  1 -0.07747254     t0         fear      1     diet
 2:  2 -0.76207379     t0         fear      1     diet
 3:  3  1.15501244     t0         fear      1     diet
 4:  4  1.24792369     t0         fear      1     diet
 5:  5 -0.28226121     t0         fear      1     diet
 6:  1 -1.04875354     t1         fear      1     diet
 7:  2 -0.91436882     t1         fear      1     diet
 8:  3  0.72863487     t1         fear      1     diet
 9:  4  0.10934261     t1         fear      1     diet
10:  5 -0.06093002     t1         fear      1     diet
11:  1 -0.70725760     t0         know      1     diet
12:  2  1.06309003     t0         know      1     diet
13:  3  0.89501164     t0         know      1     diet
14:  4  1.48148316     t0         know      1     diet
15:  5  0.22086835     t0         know      1     diet

作为data.table 的替代方案,您还可以使用splitstackshape 包的cSplit 函数拆分variable 列(尽管之后您必须重命名生成的变量列):

library(splitstackshape)
longData <- cSplit(longData, sep="_", "variable", "wide", type.convert=TRUE)
names(longData) <- c("id","value","moment","intervention","number","behavior")

tidyr:

library(tidyr)
separate(longData, variable, c("moment", "intervention", "number", "behavior"), sep="_", remove=TRUE)

【讨论】:

  • 这太好了,谢谢!正是我需要的。还要感谢您将我指向 data.table,它看起来很棒!非常感谢!!!
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