r - R:将多列合并为一组(在同一数据框中两次)

Question

所以我有一个看起来像这样的数据框:

      Day HL.Average D.Average LL.Average noHKB.Average    HL.SD      D.SD    LL.SD noHKB.SD
1 0.00000       8760      8900      10000          8030 2337.844  924.2742 1120.785 1592.646
2 1.90625      13300     11900      12100          3860 1016.291 2308.2661 3581.763 1031.057
3 3.00000      14500      7320      12300          1750 2945.098 1308.0389 4338.897 1793.583
4 4.00000      16200      9160      15100          2710 1006.893  514.2177 4362.261 2691.648

我正在尝试将其组织成这样:

(此表中的数字略有不同，因为我改用excel制作了此表...)

Day Group   Average SD
0   HL  8.76E+03    2337.843612
2   HL  1.33E+04    1016.291341
3   HL  1.45E+04    2945.098059
4   HL  1.62E+04    1006.892976
0   LL  1.00E+04    1120.785009
2   LL  1.21E+04    3581.762692
3   LL  1.23E+04    4338.897375
4   LL  1.51E+04    4362.260616
0   D   8.90E+03    924.2741667
2   D   1.19E+04    2308.266118
3   D   7.32E+03    1308.038881
4   D   9.16E+03    514.2176747

我考虑过使用stack()然后合并()，但是问题是我原来的“xx.Average”和“xx.SD”标题使堆栈中的结果ind复杂化了...

有谁知道用于轻松组织数据的命令/方式？

非常感谢!

Answer 1

@ ananda-mahto的splitstackshape软件包就是针对这种类型的问题而设计的!

不幸的是，它期望变量名是前缀而不是后缀，因此我们首先需要反转变量名

library(splitstackshape)
# reverse variable names:
names(df) <- sapply(strsplit(names(df), "\\."), function(x) paste(rev(x), collapse="."))
# Reshape the data frame:
newdf <- merged.stack(df, id.vars=c("Day"), var.stubs=c("Average", "SD"), sep=".")
setnames(newdf, ".time_1", "Group")
newdf
##         Day   Group Average        SD
##  1: 0.00000       D    8900  924.2742
##  2: 0.00000      HL    8760 2337.8440
##  3: 0.00000      LL   10000 1120.7850
##  4: 0.00000   noHKB    8030 1592.6460
##  5: 1.90625       D   11900 2308.2661
##  6: 1.90625      HL   13300 1016.2910
##  7: 1.90625      LL   12100 3581.7630
##  8: 1.90625   noHKB    3860 1031.0570
##  9: 3.00000       D    7320 1308.0389
## 10: 3.00000      HL   14500 2945.0980
## 11: 3.00000      LL   12300 4338.8970
## 12: 3.00000   noHKB    1750 1793.5830
## 13: 4.00000       D    9160  514.2177
## 14: 4.00000      HL   16200 1006.8930
## 15: 4.00000      LL   15100 4362.2610
## 16: 4.00000   noHKB    2710 2691.6480