1600人以上の伝記データがあります。性別、生年月日、出身地などのほか、入社年からの経歴などもデータ化。これをパネルデータにして、彼らが就職してからの職場の変化を把握しようとしています。このデータセットには次の問題があります。
1) これをパネル データセットに変換するにはどうすればよいですか? 各 person(id) に必要な最適な形式は次のとおりです。
id gender hometown year job
1 1 1 NY 1990 3
1 1 1 NY 1991 3
1 1 1 NY 1992 3
1 1 1 NY 1993 3
1 1 1 NY 1994 5
2) その人物の位置が重複している場合、どのように情報を保存しますか? たとえば、ジョブ 3 とジョブ 5 を同時に持つことができます。あとは上位の仕事だけを利用したいと思っていますが、それまではできるだけ多くの情報を保存したいと思っています。
よし、これを試してみてください。
まず、データのサブセットを選択します。
> (D = head(origin[, c("id", "name1", "gender", "job1", "job1s", "job1e",
"job2", "job10")]))
id name1 gender job1 job1s job1e job2 job10
1 1 Abulaiti Abureduxiti 1 2305 1980 1991 2303 NA
2 2 Aisihaiti Kelimubai 1 2307 1972 1987 2307 NA
3 3 Ai Zhisheng 1 4509 1996 1997 1075 10103
4 4 An Pingsheng 1 3555 1975 1977 3561 2191
5 5 An Zhiwen 1 2063 1977 1979 1127 2507
6 6 An Ziwen 1 4509 1954 1966 4007 2517
次に、あなたが求めていると思われるフォーマットにデータを再編成します。
> library(reshape2)
> (D = melt(D, id.vars = c("id", "name1", "gender")))
id name1 gender variable value
1 1 Abulaiti Abureduxiti 1 job1 2305
2 2 Aisihaiti Kelimubai 1 job1 2307
3 3 Ai Zhisheng 1 job1 4509
4 4 An Pingsheng 1 job1 3555
5 5 An Zhiwen 1 job1 2063
6 6 An Ziwen 1 job1 4509
7 1 Abulaiti Abureduxiti 1 job1s 1980
8 2 Aisihaiti Kelimubai 1 job1s 1972
9 3 Ai Zhisheng 1 job1s 1996
10 4 An Pingsheng 1 job1s 1975
11 5 An Zhiwen 1 job1s 1977
12 6 An Ziwen 1 job1s 1954
13 1 Abulaiti Abureduxiti 1 job1e 1991
14 2 Aisihaiti Kelimubai 1 job1e 1987
15 3 Ai Zhisheng 1 job1e 1997
16 4 An Pingsheng 1 job1e 1977
17 5 An Zhiwen 1 job1e 1979
18 6 An Ziwen 1 job1e 1966
19 1 Abulaiti Abureduxiti 1 job2 2303
20 2 Aisihaiti Kelimubai 1 job2 2307
21 3 Ai Zhisheng 1 job2 1075
22 4 An Pingsheng 1 job2 3561
23 5 An Zhiwen 1 job2 1127
24 6 An Ziwen 1 job2 4007
25 1 Abulaiti Abureduxiti 1 job10 NA
26 2 Aisihaiti Kelimubai 1 job10 NA
27 3 Ai Zhisheng 1 job10 10103
28 4 An Pingsheng 1 job10 2191
29 5 An Zhiwen 1 job10 2507
30 6 An Ziwen 1 job10 2517
これらのレコードのいくつかでジョブ フィールドが空であることがわかるので、それらを除外します。
> (D = D[complete.cases(D),])
id name1 gender variable value
1 1 Abulaiti Abureduxiti 1 job1 2305
2 2 Aisihaiti Kelimubai 1 job1 2307
3 3 Ai Zhisheng 1 job1 4509
4 4 An Pingsheng 1 job1 3555
5 5 An Zhiwen 1 job1 2063
6 6 An Ziwen 1 job1 4509
7 1 Abulaiti Abureduxiti 1 job1s 1980
8 2 Aisihaiti Kelimubai 1 job1s 1972
9 3 Ai Zhisheng 1 job1s 1996
10 4 An Pingsheng 1 job1s 1975
11 5 An Zhiwen 1 job1s 1977
12 6 An Ziwen 1 job1s 1954
13 1 Abulaiti Abureduxiti 1 job1e 1991
14 2 Aisihaiti Kelimubai 1 job1e 1987
15 3 Ai Zhisheng 1 job1e 1997
16 4 An Pingsheng 1 job1e 1977
17 5 An Zhiwen 1 job1e 1979
18 6 An Ziwen 1 job1e 1966
19 1 Abulaiti Abureduxiti 1 job2 2303
20 2 Aisihaiti Kelimubai 1 job2 2307
21 3 Ai Zhisheng 1 job2 1075
22 4 An Pingsheng 1 job2 3561
23 5 An Zhiwen 1 job2 1127
24 6 An Ziwen 1 job2 4007
27 3 Ai Zhisheng 1 job10 10103
28 4 An Pingsheng 1 job10 2191
29 5 An Zhiwen 1 job10 2507
30 6 An Ziwen 1 job10 2517
重複する位置を整理することは二次的な問題です。上記が基本的にあなたが求めているものであることがわかっている場合は、次に対処できます.