通過R中的ID從行到列的事件數據是否重塑？

Question

我有數千行這種形式的數據：

a= c("id", "start", "mid1", "mid2", "finish")
b= c("id1", "date1", "date2", "date3",  "date4")
c= c("id2", "date5", "date6", NA, "date7")
d= c("id3", "date8", "date9", "date10", "date11")

df=as.data.frame(rbind(b,c,d))
colnames(df)=a
rownames(df)=c(1:nrow(df))

df

#    id start  mid1   mid2 finish
# 1 id1 date1 date2  date3  date4
# 2 id2 date5 date6   <NA>  date7
# 3 id3 date8 date9 date10 date11
# ...

我需要以這種形式使用它：

id;  event  ;date
id1; start  ;date1
id1; mid1   ;date2
id1; mid2   ;date3
id1; finish ;date4
id2; start  ;date5
id2; mid1   ;date6 
id2; finish ;date7
id3; start  ;date8
id3; mid1   ;date9  
id3; mid2   ;date10  
id3; finish ;date11
...

我發現這個問題幾乎是相同的，但反過來又一樣： 如何將列轉換為R中的行？

我怎樣才能完成轉型？

Answer 1

如評論中所述，您可以使用tidyr::gather 。 在這里，我將其與dplyr結合使用，並將它們與%>%鏈接在一起。

library(tidyr); library(dplyr)

df %>%   
    gather(event, date, -id) %>%   
    arrange(id) %>%   
    filter(!is.na(date))

導致

    id  event   date
1  id1  start  date1
2  id1   mid1  date2
3  id1   mid2  date3
4  id1 finish  date4
5  id2  start  date5
6  id2   mid1  date6
7  id2 finish  date7
8  id3  start  date8
9  id3   mid1  date9
10 id3   mid2 date10
11 id3 finish date11

Answer 2

您需要在原始數據中放入NA而不是空白，並且正如Davide所說，使用melt忽略NA以獲得所需的結果：

> df
   id start  mid1   mid2 finish
1 id1 date1 date2  date3  date4
2 id2 date5 date6   <NA>  date7
3 id3 date8 date9 date10 date11

library(reshape2)

melt(df, id.vars="id", variable.name="event",value.name="date",na.rm=TRUE)

Answer 3

出於多樣性的考慮，您可以在base R中執行以下操作：

cbind(df[1], stack(lapply(df[-1], as.character)), row.names = NULL)
#     id values    ind
# 1  id1  date1  start
# 2  id2  date5  start
# 3  id3  date8  start
# 4  id1  date2   mid1
# 5  id2  date6   mid1
# 6  id3  date9   mid1
# 7  id1  date3   mid2
# 8  id2   <NA>   mid2
# 9  id3 date10   mid2
# 10 id1  date4 finish
# 11 id2  date7 finish
# 12 id3 date11 finish

如果要擺脫該NA並使用order以所需的行順序獲取數據，可以將其包裝在na.omit 。