69

私はreshape2パッケージが大好きです。通常、Hadley は以前のパッケージに改善を加え、合理化されたより高速なコードを実行できるようにしました。私はtidyrに旋風を巻き起こし、読んだことからreshape2gatherに非常に似ていると思いました。しかし、ドキュメントを読んだ後、同じタスクを実行することはできません。meltgathermelt

データ ビュー

dputこれがデータのビューです（投稿の最後のフォームの実際のデータ）：

  teacher yr1.baseline     pd yr1.lesson1 yr1.lesson2 yr2.lesson1 yr2.lesson2 yr2.lesson3
1       3      1/13/09 2/5/09      3/6/09     4/27/09     10/7/09    11/18/09      3/4/10
2       7      1/15/09 2/5/09      3/3/09      5/5/09    10/16/09    11/18/09      3/4/10
3       8      1/27/09 2/5/09      3/3/09     4/27/09     10/7/09    11/18/09      3/5/10

コード

meltこれがファッションのコードですgather。gatherと同じことを行うにはどうすればよいmeltですか? 

library(reshape2); library(dplyr); library(tidyr)

dat %>% 
   melt(id=c("teacher", "pd"), value.name="date") 

dat %>% 
   gather(key=c(teacher, pd), value=date, -c(teacher, pd))

望ましい出力

   teacher     pd     variable     date
1        3 2/5/09 yr1.baseline  1/13/09
2        7 2/5/09 yr1.baseline  1/15/09
3        8 2/5/09 yr1.baseline  1/27/09
4        3 2/5/09  yr1.lesson1   3/6/09
5        7 2/5/09  yr1.lesson1   3/3/09
6        8 2/5/09  yr1.lesson1   3/3/09
7        3 2/5/09  yr1.lesson2  4/27/09
8        7 2/5/09  yr1.lesson2   5/5/09
9        8 2/5/09  yr1.lesson2  4/27/09
10       3 2/5/09  yr2.lesson1  10/7/09
11       7 2/5/09  yr2.lesson1 10/16/09
12       8 2/5/09  yr2.lesson1  10/7/09
13       3 2/5/09  yr2.lesson2 11/18/09
14       7 2/5/09  yr2.lesson2 11/18/09
15       8 2/5/09  yr2.lesson2 11/18/09
16       3 2/5/09  yr2.lesson3   3/4/10
17       7 2/5/09  yr2.lesson3   3/4/10
18       8 2/5/09  yr2.lesson3   3/5/10

データ

dat <- structure(list(teacher = structure(1:3, .Label = c("3", "7", 
    "8"), class = "factor"), yr1.baseline = structure(1:3, .Label = c("1/13/09", 
    "1/15/09", "1/27/09"), class = "factor"), pd = structure(c(1L, 
    1L, 1L), .Label = "2/5/09", class = "factor"), yr1.lesson1 = structure(c(2L, 
    1L, 1L), .Label = c("3/3/09", "3/6/09"), class = "factor"), yr1.lesson2 = structure(c(1L, 
    2L, 1L), .Label = c("4/27/09", "5/5/09"), class = "factor"), 
        yr2.lesson1 = structure(c(2L, 1L, 2L), .Label = c("10/16/09", 
        "10/7/09"), class = "factor"), yr2.lesson2 = structure(c(1L, 
        1L, 1L), .Label = "11/18/09", class = "factor"), yr2.lesson3 = structure(c(1L, 
        1L, 2L), .Label = c("3/4/10", "3/5/10"), class = "factor")), .Names = c("teacher", 
    "yr1.baseline", "pd", "yr1.lesson1", "yr1.lesson2", "yr2.lesson1", 
    "yr2.lesson2", "yr2.lesson3"), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")
4

3 に答える 3

89

行gatherは次のようになります。

dat %>% gather(variable, date, -teacher, -pd)

teacherこれは、「とを除くすべての変数を収集しpd、新しいキー列 'variable' と新しい値列 'date' を呼び出す」という意味です。

説明として、ページの次の点に注意してhelp(gather)ください。

 ...: Specification of columns to gather. Use bare variable names.
      Select all variables between x and z with ‘x:z’, exclude y
      with ‘-y’. For more options, see the select documentation.

これは省略記号であるため、収集する列の指定は個別の (素の名前の) 引数として与えられます。teacherとを除くすべての列を収集したいpdので、 を使用します-。

于 2014-10-23T19:54:31.560 に答える
8

tidyr 1.0.0 では、このタスクはより柔軟な で達成されますpivot_longer()。

同等の構文は次のようになります。

library(tidyr)
dat %>% pivot_longer(cols = -c(teacher, pd), names_to = "variable", values_to = "date")

それに応じて、「 and を除くすべてをピボットしteacher、pd新しい変数列を「変数」、新しい値列を「日付」と呼びます。

長いデータは、最初にピボットされた前のデータ フレームの列の順序で返されることに注意してくださいgather。これは、新しい変数列の順序で返された from とは異なります。結果のティブルを再配置するには、 を使用しますdplyr::arrange()。

于 2019-09-24T13:40:18.597 に答える
0

私の解決策

    dat%>%
    gather(!c(teacher,pd),key=variable,value=date)
于 2022-01-01T07:52:37.660 に答える