在r中将一行变成多行[重复]答案

【问题标题】：Turning one row into multiple rows in r [duplicate]在r中将一行变成多行[重复]
【发布时间】：2015-06-17 16:09:53
【问题描述】：

在 R 中，我有每个人有多个会话日期的数据，以及一些测试的分数，但这些都在一行中。我想更改它，以便我有多个包含人员信息的行，但只有一个会话日期和相应的考试成绩，并为每个人执行此操作。此外，每个人可能完成了不同数量的会话。

例如：

ID  Name  Session1Date  Score  Score  Session2Date  Score  Score
23  sjfd  20150904      2      3      20150908      5      7
28  addf  20150905      3      4      20150910      6      8

收件人：

ID  Name  SessionDate  Score  Score
23  sjfd  20150904     2      3     
23  sjfd  20150908     5      7
28  addf  20150905     3      4
28  addf  20150910     6      8

【问题讨论】：

标签： r multiple-columns transpose

【解决方案1】：

您可以使用data.table 的开发版本中的melt，即。 v1.9.5。它可以将多个“度量”列作为一个列表。安装说明为here

library(data.table)#v1.9.5+
melt(setDT(df1), measure = patterns("Date$", "Score(\\.2)*$", "Score\\.[13]"))
#   ID Name variable   value1 value2 value3
#1: 23 sjfd        1 20150904      2      3
#2: 28 addf        1 20150905      3      4
#3: 23 sjfd        2 20150908      5      7
#4: 28 addf        2 20150910      6      8

或者使用base R中的reshape，我们可以将direction指定为'long'，将varying指定为列索引的list

 res <- reshape(df1, idvar=c('ID', 'Name'), varying=list(c(3,6), c(4,7), 
         c(5,8)), direction='long')
 res  
 #            ID Name time Session1Date Score Score.1
 #23.sjfd.1 23 sjfd    1     20150904     2       3
 #28.addf.1 28 addf    1     20150905     3       4
 #23.sjfd.2 23 sjfd    2     20150908     5       7
 #28.addf.2 28 addf    2     20150910     6       8

如果需要，rownames 可以更改

 row.names(res) <- NULL

更新

如果列遵循特定顺序，即第 3 与第 6、第 4 与第 7、第 5 与第 8 组，我们可以创建列索引的matrix，然后创建split 以获取list 的varying reshape 中的参数。

 m1 <- matrix(3:8,ncol=2)
 lst <- split(m1, row(m1))
 reshape(df1, idvar=c('ID', 'Name'), varying=lst, direction='long')

【讨论】：

因为我有 625 列，有没有办法在不输入所有变量名的情况下做到这一点？
@Michael 你可以使用splitstackshape 中的merged.stack，但是我们需要有一些通用列名的模式，或者我们需要知道列是否遵循特定的顺序
@Michael 如果列遵循示例中的特定顺序，我更新了一个可能的选项。在拆分矩阵中创建的“度量”列的列索引后，我们创建一个list。
对不起，我对 R 很陌生，但是在你使用 reshape 的回答中，什么是变量 = 列表指定，我似乎无法弄清楚这些数字对应的是什么？跨度>
@Swanny，查看更新的解决方案。您可以借助patterns() 函数在melt 中使用正则表达式。

【解决方案2】：

如果您的数据框名称是data

使用这个

data1 <- data[1:5]
data2 <- data[c(1,2,6,7,8)]
newdata <- rbind(data1,data2)

这适用于您给出的示例。您可能需要在 data1 和 data2 中适当地更改列名以获得正确的rbind

【讨论】：