將數據從寬格式更改為長格式

Question

我有數據，其中兩個評分者對學生在多個問題上的評分。 每行包含以下變量：

• 學生卡，
• 第一個項目的第一評級者的ID
• 由第一評價者為第一項分配的評價，
• 第一個項目的第二個評估者的ID
• 第二個評分者為第一個項目分配的評分

....然后重復多個項目。

看起來像這樣：

Student_ID  <- c(1:4)
Item1_first_rater_id <- c(1,2,1,2)
Item1_first_rating <- c(2,3,4,2)
Item1_second_rater_id <- c(2,3,2,3)
Item1_second_rating <- c(4,5,3,2)
Item2_first_rater_id <- c(4,2,5,1)
Item2_first_rating <- c(2,3,4,2)
Item2_second_rater_id <- c(6,7,2,3)
Item2_second_rating <- c(3,4,5,4)

wide <- data.frame(Student_ID, Item1_first_rater_id, Item1_first_rating, 
                          Item1_second_rater_id, Item1_second_rating, 
                          Item2_first_rater_id, Item2_first_rating, 
                          Item2_second_rater_id, Item2_second_rating)

我需要這樣的長格式數據：

Student_ID  <- c(1:4)
Item_number <- c(1,1,2,2)
Rater_id <- c(1:4)
Score <- c(2,3,4,5)
long <- data.frame(Student_ID, Item_number, Rater_id, Score)

關於如何重塑的任何想法？

謝謝。

Answer 1

尚不清楚您要做什么（換句話說，您要如何精確地轉換源數據）。 這是一個至少可能使您更接近所需輸出的猜測。

您的“寬”數據集中的names似乎包含三組信息：（1）項目編號，（2）“時間”（第一或第二），以及（3）另一個變量（“評級”或“評級者ID”）。

我們可以使用melt ， colsplit和dcast來方便我們的重塑。

步驟1： melt集

library(reshape2)
orignames <- names(wide) # Store the original names so we can replace them
names(wide) <- gsub("Item([0-9])_(.*)_(rater_id|rating)", 
                    "\\1\\.\\2\\.\\3", names(wide))
# "melt" the dataset
m.wide <- melt(wide, id.vars="Student_ID")
head(m.wide)
#   Student_ID         variable value
# 1          1 1.first.rater_id     1
# 2          2 1.first.rater_id     2
# 3          3 1.first.rater_id     1
# 4          4 1.first.rater_id     2
# 5          1   1.first.rating     2
# 6          2   1.first.rating     3

步驟2：使用colsplit創建新列

m.wide <- cbind(m.wide, 
                colsplit(m.wide$variable, "\\.", 
                         c("Item", "Time", "Var")))
head(m.wide)
#   Student_ID         variable value Item  Time      Var
# 1          1 1.first.rater_id     1    1 first rater_id
# 2          2 1.first.rater_id     2    1 first rater_id
# 3          3 1.first.rater_id     1    1 first rater_id
# 4          4 1.first.rater_id     2    1 first rater_id
# 5          1   1.first.rating     2    1 first   rating
# 6          2   1.first.rating     3    1 first   rating

步驟3：使用dcast重塑數據

dcast(m.wide, Student_ID + Item ~ Time + Var, value.var="value")
#   Student_ID Item first_rater_id first_rating second_rater_id second_rating
# 1          1    1              1            2               2             4
# 2          1    2              4            2               6             3
# 3          2    1              2            3               3             5
# 4          2    2              2            3               7             4
# 5          3    1              1            4               2             3
# 6          3    2              5            4               2             5
# 7          4    1              2            2               3             2
# 8          4    2              1            2               3             4

開關什么是左，什么是對的右~你的數據會影響“形”。