#r
#r
Вопрос:
У меня есть фрейм данных, df :
df <- structure(list(estrogen = c(-2, 2, 0, 1, -3, 1, -1, 1), testosterone = c(-1.84,
1.14, -0.35, 0.68, -2.04, 1.08, -0.48, 0.58), growth_hormone = c(-1.81,
0.98, -0.42, 0.58, -0.73, 2.05, 0.66, 0.38), insulin = c(-1.58,
1.37, -0.11, 0.89, -2.76, 0.39, -1.18, 0.17), treatment = c("2mg",
"2mg", "2mg", "2mg", "2mg", "2mg", "2mg", "2mg"), time = c("V3",
"V3", "V3", "V3", "V4", "V4", "V4", "V4"), type = c("lci", "uci",
"Estimate", "P", "lci", "uci", "Estimate", "P")), row.names = c(NA,
8L), class = "data.frame")
> df
estrogen testosterone growth_hormone insulin treatment time type
1 -2 -1.84 -1.81 -1.58 2mg V3 lci
2 2 1.14 0.98 1.37 2mg V3 uci
3 0 -0.35 -0.42 -0.11 2mg V3 Estimate
4 1 0.68 0.58 0.89 2mg V3 P
5 -3 -2.04 -0.73 -2.76 2mg V4 lci
6 1 1.08 2.05 0.39 2mg V4 uci
7 -1 -0.48 0.66 -1.18 2mg V4 Estimate
8 1 0.58 0.38 0.17 2mg V4 P
Как мне использовать pivot_longer для создания нового столбца ( ID ), в котором будут перечислены все значения столбца следующим образом:
ID value treatment time type
estrogen -2 2mg V3 lci
estrogen 2 2mg V3 uci
estrogen 0 2mg V3 Estimate
estrogen 1 2mg V3 P
estrogen -3 2mg V4 lci
etc..
insulin 0.17 2mg V4 P
Как мне это сделать, когда имена для столбца ID не имеют никаких определяющих функций (т. Е. итак, я не могу использовать «содержит» или что-то подобное?
Ответ №1:
Я бы предложил следующий подход. Вы можете определить переменные для сохранения как cols в pivot_longer() , а затем упорядочить столбцы и упорядочить строки:
library(tidyverse)
#Data
df %>% pivot_longer(cols = -c(treatment,time,type)) %>%
select(name,value,treatment,time,type) %>% arrange(name)
Вывод:
name value treatment time type
1 estrogen -2.00 2mg V3 lci
2 estrogen 2.00 2mg V3 uci
3 estrogen 0.00 2mg V3 Estimate
4 estrogen 1.00 2mg V3 P
5 estrogen -3.00 2mg V4 lci
6 estrogen 1.00 2mg V4 uci
7 estrogen -1.00 2mg V4 Estimate
8 estrogen 1.00 2mg V4 P
9 growth_hormone -1.81 2mg V3 lci
10 growth_hormone 0.98 2mg V3 uci
11 growth_hormone -0.42 2mg V3 Estimate
12 growth_hormone 0.58 2mg V3 P
13 growth_hormone -0.73 2mg V4 lci
14 growth_hormone 2.05 2mg V4 uci
15 growth_hormone 0.66 2mg V4 Estimate
16 growth_hormone 0.38 2mg V4 P
17 insulin -1.58 2mg V3 lci
18 insulin 1.37 2mg V3 uci
19 insulin -0.11 2mg V3 Estimate
20 insulin 0.89 2mg V3 P
21 insulin -2.76 2mg V4 lci
22 insulin 0.39 2mg V4 uci
23 insulin -1.18 2mg V4 Estimate
24 insulin 0.17 2mg V4 P
25 testosterone -1.84 2mg V3 lci
26 testosterone 1.14 2mg V3 uci
27 testosterone -0.35 2mg V3 Estimate
28 testosterone 0.68 2mg V3 P
29 testosterone -2.04 2mg V4 lci
30 testosterone 1.08 2mg V4 uci
31 testosterone -0.48 2mg V4 Estimate
32 testosterone 0.58 2mg V4 P
Ответ №2:
Другой способ можно сделать, используя gather из tidyr пакета
library(tidyr)
library(dplyr)
df %>% gather("ID", "value", -c(treatment,time,type))
# treatment time type ID value
# 1 2mg V3 lci estrogen -2.00
# 2 2mg V3 uci estrogen 2.00
# 3 2mg V3 Estimate estrogen 0.00
# 4 2mg V3 P estrogen 1.00
# 5 2mg V4 lci estrogen -3.00
# 6 2mg V4 uci estrogen 1.00
# 7 2mg V4 Estimate estrogen -1.00
# 8 2mg V4 P estrogen 1.00
# 9 2mg V3 lci testosterone -1.84
# 10 2mg V3 uci testosterone 1.14
# 11 2mg V3 Estimate testosterone -0.35
# 12 2mg V3 P testosterone 0.68
# 13 2mg V4 lci testosterone -2.04
# 14 2mg V4 uci testosterone 1.08
# 15 2mg V4 Estimate testosterone -0.48
# 16 2mg V4 P testosterone 0.58
# 17 2mg V3 lci growth_hormone -1.81
# 18 2mg V3 uci growth_hormone 0.98
# 19 2mg V3 Estimate growth_hormone -0.42
# 20 2mg V3 P growth_hormone 0.58
# 21 2mg V4 lci growth_hormone -0.73
# 22 2mg V4 uci growth_hormone 2.05
# 23 2mg V4 Estimate growth_hormone 0.66
# 24 2mg V4 P growth_hormone 0.38
# 25 2mg V3 lci insulin -1.58
# 26 2mg V3 uci insulin 1.37
# 27 2mg V3 Estimate insulin -0.11
# 28 2mg V3 P insulin 0.89
# 29 2mg V4 lci insulin -2.76
# 30 2mg V4 uci insulin 0.39
# 31 2mg V4 Estimate insulin -1.18
# 32 2mg V4 P insulin 0.17