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我正在尝试使用多个变量集的 pivot_longer
,但我无法从示例中正确获取语法。
我的虚拟数据集是:
library(dplyr)
library(tidyr)
ID = c("id-1", "id-2", "id-3")
State = c("MD", "MD", "VA")
Time1Day= c( 1, 12, 30)
Time1Month = c( 1, 4, 5)
Time2Day = c( 9, 21, 13)
Time2Month = c( 12, 4, 5)
Time3Day = c( 7, 14, NA)
Time3Month = c( 1, 2, NA)
df <-data.frame(ID, State, Time1Day, Time1Month, Time2Day, Time2Month, Time3Day, Time3Month)
我想要的结果是:
ID State Time Day Month
1 id-1 MD Time1 1 1
2 id-1 MD Time2 9 12
3 id-1 MD Time3 7 1
4 id-2 MD Time1 12 4
5 id-2 MD Time2 21 4
6 id-2 MD Time3 14 2
7 id-3 VA Time1 30 5
8 id-3 VA Time2 13 5
我看过here和 here尝试获得正确的语法,并尝试了以下两种解决方案,但我无法开始工作:
df.long <- df %>%
pivot_longer(cols = starts_with("Time"), names_to = c("Day", "Month"), names_sep="(?=[0-9])"), values_to = "Time", values_drop_na = TRUE)
df.long <- df %>%
pivot_longer(cols = ends_with("Day"), names_to = c("Time"), values_to = "Days", values_drop_na = TRUE) %>%
pivot_longer(cols = ends_with("Month"), names_to = c("Time"), values_to = "Months", values_drop_na = TRUE)
任何关于我缺少什么以及如何解决它的建议将不胜感激
最佳答案
编辑 由于 TarJae 的评论,添加了 values_drop_na = TRUE
。
你可以使用
library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
pivot_longer(-c(ID, State),
names_to = c("Time", ".value"),
names_pattern = "(Time\\d)(.*)",
values_drop_na = TRUE)
返回
# A tibble: 9 x 5
ID State Time Day Month
<chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
1 id-1 MD Time1 1 1
2 id-1 MD Time2 9 12
3 id-1 MD Time3 7 1
4 id-2 MD Time1 12 4
5 id-2 MD Time2 21 4
6 id-2 MD Time3 14 2
7 id-3 VA Time1 30 5
8 id-3 VA Time2 13 5
关于r - pivot_longer 对于具有相同 names_to 的多个集合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69798752/
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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_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
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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
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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!