如何從R中的較大數據幀中多次子集化

Question

我在 .csv 中有以下廣泛的數據：

主題	Show1_judgment1	Show1_judgment2	Show1_judgment3	Show1_judgment4	Show2_judgment1	Show2_judgment2	Show2_judgment3	Show2_judgment4
1	3	2	5	6	3	2	5	7
2	1	3	5	4	3	4	1	6
3	1	2	6	2	3	7	2	6

專欄繼續為一系列 130 個不同的節目進行相同的四個判斷。

我想將此數據更改為長格式，使其看起來像這樣：

主題	節目	判斷1	判斷2	判斷3	判斷4
1	顯示1	2	5	6	1
1	秀2	3	5	4	4
1	秀3	2	6	2	5

通常，我會使用 base r 將列子集到它們自己的數據幀中，然后使用rbind將它們放入一個數據幀中。

但是既然有這么多不同的節目，那樣做會非常低效。 我在 R 方面相對新手，所以我只能做非常基本的 for 循環，但我認為將主題列（數據中的第一列）子集的 for 循環，然后 4 個連續列的組會更有效地執行此操作。

誰能幫我為此創建一個for循環？

預先感謝您的幫助！

Answer 1

不需要for循環，這是從寬格式轉換或“旋轉”到長格式​​。

蒂迪爾

tidyr::pivot_longer(dat, -Subj, names_pattern = "(.*)_(.*)", names_to = c("show", ".value"))
# # A tibble: 6 x 6
#    Subj show  judgment1 judgment2 judgment3 judgment4
#   <int> <chr>     <int>     <int>     <int>     <int>
# 1     1 Show1         3         2         5         6
# 2     1 Show2         3         2         5         7
# 3     2 Show1         1         3         5         4
# 4     2 Show2         3         4         1         6
# 5     3 Show1         1         2         6         2
# 6     3 Show2         3         7         2         6

數據表

需要data.table-1.14.3 ，相對較新（或來自 github）。

data.table::melt(
  dat, id.vars = "Subj",
  measure.vars = measure(show, value.name, sep = "_"))