我有一个包含两个宽格式变量的数据集，我想将其转换为长格式。我已经看过 R 厨师的示例，但它们仅针对一个变量。
我的数据集(graph.dat)如下所示:
PH25 PH50 PH75 PH100 P25 P50 P75 P100 r_b c
3.96 5.94 5.94 5.94 1,694 1,736 1,329 800 0.029 7
2.86 2.86 2.86 2.86 1,665 1,792 1,639 1,335 0.027 7
3.96 5.72 5.72 5.72 1,580 1,560 1,156 663 0.023 7
我想绘制 PH(x 轴)与 P(y 轴)的关系图。因此，对于 PH25 值，对应于 P25 的值(以及 r_b 和 c 的值)；所以长格式将是:
PH P r_b c
3.96 1,694 0.029 7
2.86 1,665 0.027 7
3.96 1,580 0.023 7
5.94 1,736 0.029 7
2.86 1,792 0.027 7
5.72 1,560 0.023 7
5.94 1,329 0.029 7
2.86 1,639 0.027 7
5.72 1,156 0.023 7
5.94 800 0.029 7
2.86 1,335 0.027 7
5.72 663 0.023 7
我尝试“融化”它两次，但没有成功。 这是我所做的:
graph.dat1<- melt(graph.dat, id.vars=c("PH25","PH50","PH75",
"PH100","r_b", "c"),
variable.name="P",
value.name="Pval")
新数据集 (graph.dat1) 很好，因为每个“P”只有三个值(总共有 12 个观察值)。它看起来像这样:
PH25 PH50 PH75 PH100 r_b c P Pval
1 3.96 5.94 5.94 5.94 0.029 7 P25 1694
2 2.86 2.86 2.86 2.86 0.027 7 P25 1665
3 3.96 5.72 5.72 5.72 0.023 7 P25 1580
4 3.96 5.94 5.94 5.94 0.029 7 P50 1736
5 2.86 2.86 2.86 2.86 0.027 7 P50 1792
6 3.96 5.72 5.72 5.72 0.023 7 P50 1560
7 3.96 5.94 5.94 5.94 0.029 7 P75 1329
8 2.86 2.86 2.86 2.86 0.027 7 P75 1639
9 3.96 5.72 5.72 5.72 0.023 7 P75 1156
10 3.96 5.94 5.94 5.94 0.029 7 P100 800
11 2.86 2.86 2.86 2.86 0.027 7 P100 1335
12 3.96 5.72 5.72 5.72 0.023 7 P100 663
但是当我进行第二次“融化”时，它不起作用，我不知道如何解决它。这是我做的第二步:
graph.dat2<- melt (graph.dat1,id.vars=c("r_b", "c", "P", "Pval"),
variable.name="PdH",
value.name="PH")
但随后我得到了 4 倍的观测值(因此我得到了 48 个观测值，而不是 12 个观测值)。因此，我的新数据集 (graph.dat2) 如下所示:
r_b c P Pval PdH PH
1 0.029 7 P25 1694 PH25 3.96
2 0.027 7 P25 1665 PH25 2.86
3 0.023 7 P25 1580 PH25 3.96
4 0.029 7 P50 1736 PH25 3.96
5 0.027 7 P50 1792 PH25 2.86
6 0.023 7 P50 1560 PH25 3.96
7 0.029 7 P75 1329 PH25 3.96
8 0.027 7 P75 1639 PH25 2.86
9 0.023 7 P75 1156 PH25 3.96
10 0.029 7 P100 800 PH25 3.96
11 0.027 7 P100 1335 PH25 2.86
12 0.023 7 P100 663 PH25 3.96
13 0.029 7 P25 1694 PH50 5.94
14 0.027 7 P25 1665 PH50 2.86
15 0.023 7 P25 1580 PH50 5.72
...
最佳答案
最新版本的data.table允许melt multiple columns simultaneously .
不幸的是，两组列均以字母 P 开头。简单地指定 patterns("PH", "P") 是行不通的，因为 P 将匹配 PH 列以及 >P 列导致 24 行而不是 12 行。稍微修改一下正则表达式 patterns("PH", "P\\d") 将起作用:
library(data.table) # CRAN version 1.10.4 used
graph.dat1 <- melt(setDT(graph.dat), measure.vars = patterns("PH", "P\\d"),
value.name = c("PH", "P"))
# rename factor levels of variable
graph.dat1[, variable := forcats::lvls_revalue(variable, c("25", "50", "75", "100"))][]
r_b c variable PH P 1: 0.029 7 25 3.96 1,694 2: 0.027 7 25 2.86 1,665 3: 0.023 7 25 3.96 1,580 4: 0.029 7 50 5.94 1,736 5: 0.027 7 50 2.86 1,792 6: 0.023 7 50 5.72 1,560 7: 0.029 7 75 5.94 1,329 8: 0.027 7 75 2.86 1,639 9: 0.023 7 75 5.72 1,156 10: 0.029 7 100 5.94 800 11: 0.027 7 100 2.86 1,335 12: 0.023 7 100 5.72 663
请注意，需要使用 setDT(graph.dat) 或将 graph.dat 强制为 data.table 对象data.table(graph.dat)。否则，reshape2::melt() 将被调度到无法识别 patterns() 的 data.frame 对象上。
另请注意，类似问题有一个答案 here但所需的 patterns() 却截然不同。
数据
library(data.table)
graph.dat <- fread(
"PH25 PH50 PH75 PH100 P25 P50 P75 P100 r_b c
3.96 5.94 5.94 5.94 1,694 1,736 1,329 800 0.029 7
2.86 2.86 2.86 2.86 1,665 1,792 1,639 1,335 0.027 7
3.96 5.72 5.72 5.72 1,580 1,560 1,156 663 0.023 7",
data.table = FALSE)
关于r - 将两个变量的数据从宽数据转换为长数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44895273/