如何解决在 R 中使用聚集收集多列
我想在 R 中收集数据帧的多列以使其“整洁”。
library(tidyverse)
set.seed(123)
df <- data.frame(time = seq(1,5,1),value_model_a = rnorm(5),ci_low_model_a = rnorm(5),ci_high_model_a = rnorm(5),value_model_b = rnorm(5),ci_low_model_b = rnorm(5),ci_high_model_b = rnorm(5))
# time value_model_a ci_low_model_a ci_high_model_a value_model_b ci_low_model_b ci_high_model_b
#1 1 -0.3591146 -0.5881655 -0.4486189 0.7821898 -0.5315449 0.06015936
#2 2 0.8952444 -1.6314973 0.5618802 0.8228834 -0.2663575 -0.09029613
#3 3 -1.8961105 1.1529703 0.8896495 -0.1524523 0.5989563 0.35738994
#4 4 0.3471419 0.4373451 -0.7503646 0.3670275 1.7109441 0.11028077
#5 5 1.2780844 -1.3069509 -0.1286071 1.4340957 1.1876910 -1.69710214
预期输出
# time model value ci_low ci_high
# 1 a -0.3591146 -0.5881655 -0.4486189
# 2 a 0.8952444 ... and so on
问题
我正在努力使用 gather 包中的 tidyr 函数。如何正确使用它来重新组织此数据框？
解决方法
一开始可能会很艰难。
gather() 的新版本是 pivot_longer()。
以下是实现预期输出的方法。
首先，您可以告诉函数将所有内容设为默认值，仅使用时间作为标识符：
pivot_longer(df,-time) %>% head(5)
#> # A tibble: 30 x 3
#> time name value
#> <dbl> <chr> <dbl>
#> 1 1 value_model_a -0.560
#> 2 1 ci_low_model_a 1.72
#> 3 1 ci_high_model_a 1.22
#> 4 1 value_model_b 1.79
#> 5 1 ci_low_model_b -1.07
这是一个开始，但您可以通过设置名称分隔符来进一步。您也可以使用 names_pattern 使用正则表达式。
df_l = pivot_longer(df,-time,names_sep="_model_",names_to=c("name","model"))
df_l
#> # A tibble: 30 x 4
#> time name model value
#> <dbl> <chr> <chr> <dbl>
#> 1 1 value a -0.560
#> 2 1 ci_low a 1.72
#> 3 1 ci_high a 1.22
#> 4 1 value b 1.79
#> 5 1 ci_low b -1.07
#> 6 1 ci_high b -1.69
#> 7 2 value a -0.230
#> 8 2 ci_low a 0.461
#> 9 2 ci_high a 0.360
#> 10 2 value b 0.498
#> # ... with 20 more rows
最后，您可以通过使用带有默认值的 pivot_wider() 来实现您的预期输出（我明确地出于学术目的而编写）：
pivot_wider(df_l,names_from = "name",values_from = "value")
#> # A tibble: 10 x 5
#> time model value ci_low ci_high
#> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 a -0.560 1.72 1.22
#> 2 1 b 1.79 -1.07 -1.69
#> 3 2 a -0.230 0.461 0.360
#> 4 2 b 0.498 -0.218 0.838
#> 5 3 a 1.56 -1.27 0.401
#> 6 3 b -1.97 -1.03 0.153
#> 7 4 a 0.0705 -0.687 0.111
#> 8 4 b 0.701 -0.729 -1.14
#> 9 5 a 0.129 -0.446 -0.556
#> 10 5 b -0.473 -0.625 1.25
由 reprex package (v1.0.0) 于 2021 年 3 月 3 日创建
,set.seed(123)
library(tidyverse)
df <- data.frame(time = seq(1,5,1),value_model_a = rnorm(5),ci_low_model_a = rnorm(5),ci_high_model_a = rnorm(5),value_model_b = rnorm(5),ci_low_model_b = rnorm(5),ci_high_model_b = rnorm(5))
pivot_longer(df,names_sep = "_model_",names_to = c(".value","model"))
#> # A tibble: 10 x 5
#> time model value ci_low ci_high
#> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 a -0.560 1.72 1.22
#> 2 1 b 1.79 -1.07 -1.69
#> 3 2 a -0.230 0.461 0.360
#> 4 2 b 0.498 -0.218 0.838
#> 5 3 a 1.56 -1.27 0.401
#> 6 3 b -1.97 -1.03 0.153
#> 7 4 a 0.0705 -0.687 0.111
#> 8 4 b 0.701 -0.729 -1.14
#> 9 5 a 0.129 -0.446 -0.556
#> 10 5 b -0.473 -0.625 1.25
由 reprex package (v1.0.0) 于 2021 年 3 月 3 日创建
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