使用Apply系列功能重組數據

Question

我繼承了一個數據集，該數據集是針對13個名稱中的每個名稱測量的23個屬性（受試者之間-每個參與者在所有這些屬性上僅對一個名稱評分）。 現在，它的結構使得屬性是移動最快的因素，后跟名稱。 因此數據如下所示：

Sub#    N1-item1  N1-item2  N1-item3  […]   N2-item1  N2-item2  N2-item3
1       3         5         3               NA        NA        NA
2       NA        NA        NA              1         5         3
3       3         5         3               NA        NA        NA
4       NA        NA        NA              2         2         1

需要對其進行重組，以使其折疊在名稱上，並且所有item1條目都位於同一列（主題與此無關），如下所示（請記住，有23個項目不是3和13名稱不是2）：

Name    item1     item2     item3
N1      3         5         3               
N2      1         5         3  

我可以使用循環來做到這一點，但是我寧願以一種對R更自然的方式來做，我猜這將是應用函數家族之一，但是我無法完全理解它- -什么是聰明的方法？

Answer 1

這是使用dplyr和tidyr的答案：

library(dplyr)#loads libraries
library(tidyr)
dat %>% #name of your dataframe
 gather(key, val, -Sub) %>% #gathers to long data, with id as Sub
 filter(!is.na(val)) %>% #removes rows with NA for the value
 separate(key, c("Name", "item")) %>% #split the column key into Name and item
 spread(item, val) #spreads the data into wide format, with item as the columns

  Sub Name item1 item2 item3
1   1   N1     3     5     3
2   2   N2     1     5     3
3   3   N1     3     5     3
4   4   N2     2     2     1

Answer 2

將列名旋轉為itemX-NY ，然后reshape itemX-NY以將itemX-NY排序：

names(dat)[-1] <- gsub("(^.+?)-(.+?$)", "\\2-\\1", names(dat)[-1])
na.omit(reshape(dat, direction="long", idvar="Sub", varying=-1, sep="-"))

#     Sub time item1 item2 item3
#1.N1   1   N1     3     5     3
#3.N1   3   N1     3     5     3
#2.N2   2   N2     1     5     3
#4.N2   4   N2     2     2     1

數據在哪里：

dat <- structure(list(Sub = 1:4, `item1-N1` = c(3L, NA, 3L, NA), `item2-N1` = c(5L, 
NA, 5L, NA), `item3-N1` = c(3L, NA, 3L, NA), `item1-N2` = c(NA, 
1L, NA, 2L), `item2-N2` = c(NA, 5L, NA, 2L), `item3-N2` = c(NA, 
3L, NA, 1L)), .Names = c("Sub", "item1-N1", "item2-N1", "item3-N1", 
"item1-N2", "item2-N2", "item3-N2"), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame