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私はこれに似たデータフレームを使用しています：

df<-data.frame(student=c(rep(1,5),rep(2,5)), month=c(1:5,1:5),  
      quiz1p1=seq(20,20.9,0.1),quiz1p2=seq(30,30.9,0.1),  
      quiz2p1=seq(80,80.9,0.1),quiz2p2=seq(90,90.9,0.1))      

print(df)  

   student month quiz1p1 quiz1p2 quiz2p1 quiz2p2  
1     1     1    20.0    30.0    80.0    90.0  
2     1     2    20.1    30.1    80.1    90.1  
3     1     3    20.2    30.2    80.2    90.2  
4     1     4    20.3    30.3    80.3    90.3
5     1     5    20.4    30.4    80.4    90.4
6     2     1    20.5    30.5    80.5    90.5
7     2     2    20.6    30.6    80.6    90.6
8     2     3    20.7    30.7    80.7    90.7
9     2     4    20.8    30.8    80.8    90.8
10    2     5    20.9    30.9    80.9    90.9

5か月間に生徒が受けた成績を説明します–それぞれ2つの部分に分けられた2つのクイズで。

2つのクイズを別々の行にまとめる必要があります。これにより、毎月の各生徒は、クイズの各部分に1つずつ、2つの列の2つの行を持ちます。私がテーブルを溶かすとき：

melt.data.frame(df, c("student", "month"))

クイズの2つの部分も別々の行で取得します。

dcast(dfL,student+month~variable)

もちろん、私は最初の場所に戻ることができ、テーブルを必要なフォームにキャストする方法を見つけることができません。メルトコマンドを次のように機能させる方法はありますか？

melt.data.frame(df, measure.var1=c("quiz1p1","quiz2p1"), 
                measure.var2=c("quiz1p2","quiz2p2"))
4

3 に答える 3

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reshape()ベースRから、これを行う方法は次のとおりです。

df2 <- reshape(df, direction="long",
               idvar = 1:2, varying = list(c(3,5), c(4,6)),
               v.names = c("p1", "p2"), times = c("quiz1", "quiz2"))

## Checking the output    
rbind(head(df2, 3), tail(df2, 3))
#           student month  time   p1   p2
# 1.1.quiz1       1     1 quiz1 20.0 30.0
# 1.2.quiz1       1     2 quiz1 20.1 30.1
# 1.3.quiz1       1     3 quiz1 20.2 30.2
# 2.3.quiz2       2     3 quiz2 80.7 90.7
# 2.4.quiz2       2     4 quiz2 80.8 90.8
# 2.5.quiz2       2     5 quiz2 80.9 90.9

idvarおよびには、(列番号の代わりに) 列名を使用することもできますvarying。それはより冗長ですが、私にはより良い練習のようです：

## The same operation as above, using just column *names*
df2 <- reshape(df, direction="long", idvar=c("student", "month"),
               varying = list(c("quiz1p1", "quiz2p1"), 
                              c("quiz1p2", "quiz2p2")), 
               v.names = c("p1", "p2"), times = c("quiz1", "quiz2"))
于 2012-10-11T13:35:40.297 に答える
7

これはあなたが望むことだと思います：

#Break variable into two columns, one for the quiz and one for the part of the quiz
dfL <- transform(dfL, quiz = substr(variable, 1,5), 
                 part = substr(variable, 6,7))

#Adjust your dcast call:
dcast(dfL, student + month + quiz ~ part)
#-----
   student month  quiz   p1   p2
1        1     1 quiz1 20.0 30.0
2        1     1 quiz2 80.0 90.0
3        1     2 quiz1 20.1 30.1
...
18       2     4 quiz2 80.8 90.8
19       2     5 quiz1 20.9 30.9
20       2     5 quiz2 80.9 90.9
于 2012-10-11T11:52:49.707 に答える
3

約半年前に非常によく似た質問があり、次の関数を書きました。

melt.wide = function(data, id.vars, new.names) {
  require(reshape2)
  require(stringr)
  data.melt = melt(data, id.vars=id.vars)
  new.vars = data.frame(do.call(
    rbind, str_extract_all(data.melt$variable, "[0-9]+")))
  names(new.vars) = new.names
  cbind(data.melt, new.vars)
}

関数を使用して、次のようにデータを「溶かす」ことができます。

dfL <-melt.wide(df, id.vars=1:2, new.names=c("Quiz", "Part"))
head(dfL)
#   student month variable value Quiz Part
# 1       1     1  quiz1p1  20.0    1    1
# 2       1     2  quiz1p1  20.1    1    1
# 3       1     3  quiz1p1  20.2    1    1
# 4       1     4  quiz1p1  20.3    1    1
# 5       1     5  quiz1p1  20.4    1    1
# 6       2     1  quiz1p1  20.5    1    1
tail(dfL)
#    student month variable value Quiz Part
# 35       1     5  quiz2p2  90.4    2    2
# 36       2     1  quiz2p2  90.5    2    2
# 37       2     2  quiz2p2  90.6    2    2
# 38       2     3  quiz2p2  90.7    2    2
# 39       2     4  quiz2p2  90.8    2    2
# 40       2     5  quiz2p2  90.9    2    2

dcast()データがこの形式になると、必要な形式を取得するためにはるかに簡単に使用できます。例えば 

head(dcast(dfL, student + month + Quiz ~ Part))
#   student month Quiz    1    2
# 1       1     1    1 20.0 30.0
# 2       1     1    2 80.0 90.0
# 3       1     2    1 20.1 30.1
# 4       1     2    2 80.1 90.1
# 5       1     3    1 20.2 30.2
# 6       1     3    2 80.2 90.2
于 2012-10-11T11:50:53.763 に答える