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重塑R中不同时间长度的数据

[英]Reshaping data of different time lengths in R

我想对数据进行多次重复测量。 首先,我需要将数据框从宽格式重塑为长格式。

这是我的数据框:

    ID Group x1  x2  x3  y1  y2  y3  z1  z2
    144 1   566 613 597 563 549 562 599  469
    167 2   697 638 756 682 695 693 718  439.5
    247 4   643 698 730 669 656 669 698  514.5
    317 4   633 646 641 520 543 586 559  405.5
    344 3   651 678 708 589 608 615 667  514
    352 2   578 702 671 536 594 579 591  467.5
    382 1   678 690 693 555 565 534 521  457.5
    447 3   668 672 718 663 689 751 784  506.5
    464 2   760 704 763 514 554 520 564  486
    628 1   762 789 783 618 610 645 625  536

您可能会注意到,我在三个时间点测量了变量x和y,在两个点测量了变量z。 考虑到我有单独的时间长度,我想知道将数据整形为长格式是否有意义。

我无法这样做。 因此,首先,以这种方式这样做是否有意义? 还是应该制作两个数据框? 第二,如果有道理,怎么办?

编辑:我希望像这样:

ID Group Timex  Timey Timez  x    y    z
144 1     1       1     1   566  563  599
144 1     2       2     2   613  549  469
144 1     3       3         597  562
167 2     1       1     1   697  682  718
167 2     2       2     2   638  695  439.5 
167 2     3       3         756  693
....

但是我什至不确定拥有这些空单元是否完全有意义?

这是一个主意。 dt_all是最终输出。 请注意,此示例未创建TimexTimeyTimez ,但我认为一个称为Time列已足够,单独的TimexTimeyTimez是多余的。

# Load packages
library(dplyr)
library(tidyr)

# Process the data
dt_all <- dt %>%
  gather(Var, Value, -ID, -Group) %>%
  mutate(Time = sub("[a-z]", "", Var), Type = sub("[0-9]", "", Var)) %>%
  select(-Var) %>%
  spread(Type, Value)

资料准备

# Create example data frames
dt <- read.table(text = "ID Group x1  x2  x3  y1  y2  y3  z1  z2
    144 1   566 613 597 563 549 562 599  469
                 167 2   697 638 756 682 695 693 718  439.5
                 247 4   643 698 730 669 656 669 698  514.5
                 317 4   633 646 641 520 543 586 559  405.5
                 344 3   651 678 708 589 608 615 667  514
                 352 2   578 702 671 536 594 579 591  467.5
                 382 1   678 690 693 555 565 534 521  457.5
                 447 3   668 672 718 663 689 751 784  506.5
                 464 2   760 704 763 514 554 520 564  486
                 628 1   762 789 783 618 610 645 625  536",
                 header = TRUE)

暂无
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