0

個人に対して毎年繰り返される測定の「広い」データフレームを「長い」形式に変換して、lm（y_year2〜x_year1）やlm（z_year2〜y_year2）のようにモデル化できるようにする必要があります。

「手作業」で好きな形にできますが、どうやってmelt/dcast好きな形にできるかわかりません

以下に、シミュレートされたデータを使用して何をしているのかを示します。

データフレームは、ワイドフォーマットではこのようになり、1行に1つずつ表示されます。

ID  SITE    L_03  M_03  R_03  L_04  M_04  R_04  L_05  M_05  R_05
1   forest    X     a   YES     Y     b   YES     Z     c   NO
2   forest    ...

LONG形式でお願いします：

ID  SITE    L_year1  L_year2  M_year1  M_year2  R_year1   R_year2   year1  year2
1   forest      Z       Y       a         b       YES       YES       03    04
1   forest      Y       Z       b         c       YES       NO        04    05
2   forest      ...  
2   forest      ...

いくつかのシミュレートされたデータ： LとMは数値（長さと質量）、Rははい/いいえの要因（生殖）、3年間の繰り返し測定（2003-2005） 

    ID <- 1:10; SITE <- c(rep("forest",3), rep("swamp",3), rep("field",4))
    L_03 <- round(rnorm(10, 100, 1),3) ; M_03 <- round((10 + L_03*0.25 + rnorm(10, 0, 1)), 3)
    R_03 <- sample(c("Yes", "No"), 10, replace = TRUE) ; L_04 <- round((2 + L_03*1.25 + rnorm(10, 1,10)), 3) 
    M_04 <- round((10 + L_04*0.25 + rnorm(10, 0,10)), 3) ;R_04 <- sample(c("Yes", "No"), 10, replace = TRUE)
    L_05 <- round((2 + L_04*1.25 + rnorm(10, 1,10)),3) ; M_05 <- round((10 + L_05*0.25 + abs(rnorm(10, 0,10))),3)
    R_05 <- sample(c("Yes", "No"), 10, replace = TRUE); rm_data <- data.frame(ID, SITE, L_03, M_03, R_03, L_04, M_04,R_04, L_05, M_05, R_05)

アプローチ1：最初に「手作業で」アドホックに再形成rbind し、2003年と2004年のデータでサブセットを作成し、次に2004年と2005年に別のデータを作成します

rm_data1 <- cbind(rm_data[ ,c(1,2,3:5, 6:8)], rep(2003,10), rep(2004,10))
rm_data2 <- cbind(rm_data[ ,c(1,2,6:8, 9:11)],rep(2004,10), rep(2005,10))
names(rm_data1)[3:10]<- c("L1", "M1", "R1", "L2", "M2", "R2", "yr1", "yr2")
names(rm_data2)[3:10]<- c("L1", "M1", "R1", "L2", "M2", "R2", "yr1", "yr2")
data3 <- rbind(rm_data1, rm_data2)

アプローチ2?://でreshapeこれを実行したい。ワイドデータフレームで直接使用できるかどうか、または一度使用すると、希望の形式に変換する 方法がわかりません。meltdcastdcastmeltdcast

library(reshape2)
rm_measure_vars <- c("L_03", "M_03", "R_03", "L_04", "M_04","R_04", "L_05", "M_05", "R_05")
rm_data_melt <-  melt(data = rm_data, id.vars = c("ID", "SITE"), measure.vars = rm_measure_vars, value.name = "data")

溶けたデータに測定が行われた年の指定子を追加します

obs_year <- gsub("(.*)([0-9]{2})", "\\2", rm_data_melt$variable)
rm_data_melt <- cbind(rm_data_melt, obs_year)

こんな感じのdcastようですが、まだまだ必要なものではありません

dcast(data = rm_data_melt, formula = ID + SITE + obs_year ~ variable)
   ID   SITE obs_year    L_03   M_03 R_03    L_04   M_04 R_04    L_05   M_05 R_05
1   1 forest       03   99.96 35.364   No    <NA>   <NA> <NA>    <NA>   <NA> <NA>
2   1 forest       04    <NA>   <NA> <NA> 129.595 47.256  Yes    <NA>   <NA> <NA>
3   1 forest       05    <NA>   <NA> <NA>    <NA>   <NA> <NA> 177.607 58.204  Yes

任意の提案をいただければ幸いです

4

2 に答える 2

2

試してみました。これreshapeは簡単な部分です。残りは半手動の処理が必要だと思います。以下は、あなたが望むものを与えるはずです。

output <- reshape(rm_data, idvar=c("ID","SITE"), varying=3:11, 
                v.names=c("L_","M_","R_"), direction="long")
output$time <- output$time + 2    # to get the year
names(output)[3:6] <- c("year1", "L_year1", "M_year1", "R_year1")
output$year2 <- output$year1+1
rownames(output) <- c()

sapply(output[,4:6], function(x) {
  i <- ncol(output)+1
  output[,i] <<- x[c(2:length(x), NA)]
  names(output)[i] <<- sub("1","2",names(output)[i-4])
})

output <- output[,c(1,2,4,8,5,9,6,10,3,7)]    # rearrange columns as necessary

お役に立てれば！

于 2013-01-04T20:21:52.480 に答える