r - 在 R 中将凌乱的宽数据转换为长数据

Question

我是 R 的新手，我在尝试将我的 df 从宽转换为长时遇到了一些麻烦。目前它看起来像下面这样:

<表类="s-表"><头>ppt_numw.1.rtw.1.vrtw.2.rtw.2.vrtn.1.rtn.1.vrtn.2.rtn.2.vrt<正文>10.902.001.252.051.011.852.061.7621.022.043.022.451.071.952.541.60

有两个实验条件和两个难度级别。对于实验条件，“w”代表想要启动，“n”代表需要启动。对于难度级别，1 表示困难的试验，2 表示简单的试验。最后，rt( react 时间)和 vrt( react 时间方差)是我感兴趣的测量值。我正在尝试 reshape 我的数据，使其如下所示:

<表类="s-表"><头>ppt_num类型难度<日>日 虚拟现实<正文>1w10.902.001w21.252.051n11.011.852n22.061.762w11.022.042w23.022.452n11.071.952n22.541.60

到目前为止，我已经尝试使用 melt()，但这并没有产生预期的结果。

new_df <- melt(df, id.vars = c("ppt_num"))

如有任何关于此处采用方法的建议，我们将不胜感激。

Answer 1

这是一个带有 pivot_longer 的选项，我们指定 names_sep匹配 .在列名称中的数字之后，然后是 separate将“grp”列分为“类型”和“难度”

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
   pivot_longer(cols = -ppt_num, names_to = c('grp', '.value'), 
      names_sep = '(?<=\\d)\\.') %>% 
   separate(grp, into = c('type', 'difficulty'))

-输出

# A tibble: 8 x 5
#  ppt_num type  difficulty    rt   vrt
#    <int> <chr> <chr>      <dbl> <dbl>
#1       1 w     1           0.9   2   
#2       1 w     2           1.25  2.05
#3       1 n     1           1.01  1.85
#4       1 n     2           2.06  1.76
#5       2 w     1           1.02  2.04
#6       2 w     2           3.02  2.45
#7       2 n     1           1.07  1.95
#8       2 n     2           2.54  1.6 

names_sep 中使用的模式匹配. ( . 是正则表达式中匹配任何字符的元字符，因此我们转义以获取文字值)，在列名称中的数字后面( (?<=\\d) - 正则表达式查找以匹配数字)

数据

df <- structure(list(ppt_num = 1:2, w.1.rt = c(0.9, 1.02), w.1.vrt = c(2, 
2.04), w.2.rt = c(1.25, 3.02), w.2.vrt = c(2.05, 2.45), n.1.rt = c(1.01, 
1.07), n.1.vrt = c(1.85, 1.95), n.2.rt = c(2.06, 2.54), n.2.vrt = c(1.76, 
1.6)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))