基于模式而不是唯一标识符将数据重塑为长格式

如何解决基于模式而不是唯一标识符将数据重塑为长格式

我有一些来自图像测量的数据，其中列基本上表示位置 (x) 和高度 (z) 数据。问题是这些数据会以宽格式的 .csv 文件形式输出。我试图找到一种方法将其转换为长格式，但我不确定如何执行此操作，因为我无法指定标识符。

我知道有很多关于重塑数据的问题，但我没有找到类似的问题。

举个例子：

df <- data.frame(V1 = c("Profile","x","[m]",2,4,6,8,10,12,NA,NA),V2 = c("1","z",3,9,V3 = c("Profile",V4 = c("2",V5 = c("Profile",14,17),V2 = c("3",1,11,0))

每两列代表 X、Z 数据（您可以看到按配置文件 1、配置文件 2、配置文件 3 等分组）。但是，测量值不是等长的，因此具有 NA 的行。是否有一种编程方式可以将这些数据重塑为长格式？即：

profile     x     z
Profile 1   0     3
Profile 1   2     3
Profile 1   4     4
...         ...   ...
Profile 2   0     4
Profile 2   2     8
Profile 2   4     10
...         ...   ...

预先感谢您的帮助！

解决方法

您可以执行以下操作（有点冗长，请随意优化）：

  dfcols <- NCOL(df)
  
  xColInds <- seq(1,dfcols,by=2)
  zColInds <- seq(2,by=2)
  
  longdata <- do.call("rbind",lapply(1:length(xColInds),function(i) {
    xValInd <- xColInds[i]
    zValInd <- zColInds[i]
    profileName <- paste0(df[1,xValInd]," ",df[1,zValInd])
    xVals <- as.numeric(df[-(1:3),xValInd])
    zVals <- as.numeric(df[-(1:3),zValInd])
    data.frame(profile=rep(profileName,length(xVals)),x = xVals,z = zVals)
  }))

如果您希望它的性能更高，请不要在每次迭代时都强制转换为 data.frame。最后一个演员就足够了，比如：

xColInds <- seq(1,NCOL(df),by=2)
longdataList <- lapply(xColInds,function(xci) {
  list(profileName = paste0(df[1,xci],xci+1]),x = df[-(1:3),z = df[-(1:3),xci+1])
})
longdata <- data.frame(profile = rep(unlist(lapply(longdataList,"[[","profileName")),each=NROW(df)-3),x = as.numeric(unlist(lapply(longdataList,"x"))),z = as.numeric(unlist(lapply(longdataList,"z"))))