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我再次努力使用 pivot_longer
将宽 df 转换为长 df 数据框是针对不同效果大小和样本大小进行功效分析的结果,这就是原始 df 的样子:
es_issue_owner es_independence es_party pwr_issue_owner_1200 pwr_independence_1200 pwr_party_1200 pwr_issue_owner_2400 pwr_independence_2400 pwr_party_2400
1 0.1 0.1 0.1 0.087 0.080 0.081 0.130 0.163 0.102
2 0.2 0.2 0.2 0.235 0.273 0.157 0.406 0.513 0.267
或者用 dput:
example <- structure(list(es_issue_owner = c(0.1, 0.2), es_independence = c(0.1,
0.2), es_party = c(0.1, 0.2), pwr_issue_owner_1200 = c(0.087,
0.235), pwr_independence_1200 = c(0.08, 0.273), pwr_party_1200 = c(0.081,
0.157), pwr_issue_owner_2400 = c(0.13, 0.406), pwr_independence_2400 = c(0.163,
0.513), pwr_party_2400 = c(0.102, 0.267)), row.names = 1:2, class = "data.frame")
三种测量(“独立性”、“问题所有者”、“政党”)的每个效应大小 (es) 与 1200 和 2400 样本大小的功效计算配对。根据上面的示例,这就是我想要获得的输出:
type es pwr value
1 independence 0.1 1200 0.080
2 issue_owner 0.1 1200 0.087
3 party 0.1 1200 0.081
4 independence 0.2 1200 0.273
5 issue_owner 0.2 1200 0.235
6 party 0.2 1200 0.157
7 independence 0.1 2400 0.163
8 issue_owner 0.1 2400 0.130
9 party 0.1 2400 0.102
10 independence 0.2 2400 0.513
11 issue_owner 0.2 2400 0.406
12 party 0.2 2400 0.267
或者,使用 dput:
output <- structure(list(type = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L,
2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("independence", "issueowner",
"party"), class = "factor"), es = c(0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2,
0.2, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2), pwr = c(1200, 1200, 1200,
1200, 1200, 1200, 2400, 2400, 2400, 2400, 2400, 2400), value = c("0.080",
"0.087", "0.081", "0.273", "0.235", "0.157", "0.163", "0.130",
"0.102", "0.513", "0.406", "0.267")), out.attrs = list(dim = c(type = 3L,
es = 2L, pwr = 2L, value = 1L), dimnames = list(type = c("type=independence",
"type=issueowner", "type=party"), es = c("es=0.1", "es=0.2"),
pwr = c("pwr=1200", "pwr=2400"), value = "value=NA")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-12L))
作为开始,我试着用这个做实验:
example %>%
pivot_longer(cols = everything(),
names_pattern = "(es_[A-Za-z]+)(pwr_[A-Za-z]+_1200)(pwr_[A-Za-z]+_2400)",
# names_sep = "(?=\\d)_(?=\\d)",
names_to = c("es", "pwr_1200", "pwr_2400"),
values_to = "value")
但它没有用,所以我尝试了两个步骤,哪种方法可行,但“配对”搞砸了:
example %>%
# pivot_longer(cols = everything(),
# names_pattern = "(es_[A-Za-z]+)(pwr_[A-Za-z]+_1200)(pwr_[A-Za-z]+_2400)",
# # names_sep = "(?=\\d)_(?=\\d)",
# names_to = c("es", "pwr_1200", "pwr_2400"),
# values_to = "value")
pivot_longer(cols = contains("pwr_"),
# names_pattern = "es_pwr(.*)1200_pwr(.*)2400",
names_sep = "_(?=\\d)",
names_to = c("pwr_type", "pwr_sample"), values_to = "value") %>%
pivot_longer(cols = contains("es_"),
# names_pattern = "es_pwr(.*)1200_pwr(.*)2400",
# names_sep = "_(?=\\d)",
names_to = "es_type", values_to = "es")
如有任何帮助,我将不胜感激!
最佳答案
library(tidyverse)
example %>%
pivot_longer(cols = starts_with("es"), names_to = "type", names_prefix = "es_", values_to = "es") %>%
pivot_longer(cols = starts_with("pwr"), names_to = "pwr", names_prefix = "pwr_") %>%
filter(substr(type, 1, 3) == substr(pwr, 1, 3)) %>%
mutate(pwr = parse_number(pwr)) %>%
arrange(pwr, es, type)
输出
type es pwr value
1 independence 0.1 1200 0.08
2 issue_owner 0.1 1200 0.087
3 party 0.1 1200 0.081
4 independence 0.2 1200 0.273
5 issue_owner 0.2 1200 0.235
6 party 0.2 1200 0.157
7 independence 0.1 2400 0.163
8 issue_owner 0.1 2400 0.13
9 party 0.1 2400 0.102
10 independence 0.2 2400 0.513
11 issue_owner 0.2 2400 0.406
12 party 0.2 2400 0.267
关于r - 带有列对的 pivot_longer,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70969176/
我正在处理一个包含 528 列和 2,643,246 行的数据框。其中八个是字符变量,其余是整数。总共有 11.35 GiB 的数据,我的可用 RAM 为 164 GiB。 我现在想在所述数据框上运行
我再次努力使用 pivot_longer 将宽 df 转换为长 df 数据框是针对不同效果大小和样本大小进行功效分析的结果,这就是原始 df 的样子: es_issue_owner es_inde
我有一个关于 tidyr::pivot_longer() 的问题。 假设我从一个假想的数据框开始。想象一下,人们被问到关于两个流派的两个问题。 SQ1_2 将是关于第一种类型的第二个问题。 set.s
这个问题在这里已经有了答案: How to use Pivot_longer to reshape from wide-type data to long-type data with multip
我正在使用 tidyr 中的 pivot_longer 将数据帧从宽转换为长。我希望使用所有列并在列中维护行名。较早的melt 函数在此调用中完美运行 w1 % pivot_longer() Erro
我有以下数据框: library(tidyverse) dat % group_by(Scenario) %>% mutate_at(vars(-group_cols()), .funs =
我有一个如下所示的数据集。 # A tibble: 1 x 4 hhm1q001 hhm2q001 hhm1q002 hhm2q002 1 blue re
我有一些看起来很乱的数据,其中多列有多个逗号分隔值: df % select(-ends_with("dur")) %>% pivot_longer(cols = ends_with("aoi
尝试使用 pivot_longer。我不知道如何使用“names_sep”或“names_pattern”来解决这个问题。 dat % mutate(limit=ifelse(limit==
这个问题在这里已经有了答案: How to use Pivot_longer to reshape from wide-type data to long-type data with multip
这个问题在这里已经有了答案: How to use Pivot_longer to reshape from wide-type data to long-type data with multip
我需要将数据框转换为更长的格式。例如,我的数据框会像 df %tidyr::pivot_longer(c("x1","x2","y1","y2"),
我有一个具有这些名称的数据框: df % select(!pooled) %>% mutate(se=!is.na(se)) # A tibble: 14 x 7 state count
上下文 我想将df(宽格式)更改为df_expected(长格式)但失败了。 我知道我需要使用 pivot_longer,但是我需要转换多个列。 > df # A tibble: 2 × 5
这个问题在这里已经有了答案: How to reshape Panel / Longitudinal survey data from wide to long format using pivot
我想知道为什么我的 pivot_longer()下面的调用返回 value 下的嵌套输出柱子? foo % mutate(x = rnorm(n(), mx, 1), y =
我有一个 df 的形式: df 1 1 02 0 1 2 1 03 1 2 3 1 04 0 3 4
我正在尝试使用 R 中的 pivot_longer() 转换表格。但分隔不是通过任何常见符号(例如“_”或“.”)进行的。而是列名称的结尾方式(“B”或“T”)。我尝试使用正则表达式,但不太成功。 下
我有一个带有一系列成对列的“宽”data.frame。我的目标是使用pivot_longer 取消旋转它。 对于所有列中带有前缀的成对列有很多帮助。但在我的情况下,只有一半的对有前缀,我不知道如何定义
简单的 pivot_longer 问题。鉴于: library(tidyverse) df 10 4 2 exit_date 1
我是一名优秀的程序员,十分优秀!