Các lựa chọn thay thế cho số liệu thống kê :: reshape

Question

Các chức năng làm tan chảy/đóng gói trong gói định hình lại rất tuyệt, nhưng tôi không chắc liệu có cách đơn giản để áp dụng chúng khi các biến đo được có các loại khác nhau hay không. Ví dụ, đây là một đoạn trích từ dữ liệu trong đó mỗi MD cung cấp các giới và trọng lượng của ba bệnh nhân:

ID PT1 WT1 PT2 WT2 PT3 WT3 
1 "M" 170 "M" 175 "F" 145 
... 

nơi mục tiêu là để định hình lại nên mỗi hàng là một bệnh nhân:

ID PTNUM GENDER WEIGHT 
1 1  "M" 170 
1 2  "M" 175 
1 3  "F" 145 
... 

Sử dụng chức năng định hình lại trong gói thống kê là một tùy chọn mà tôi biết, nhưng tôi đăng bài ở đây với hy vọng rằng người dùng R nhiều kinh nghiệm hơn tôi sẽ đăng khác, hy vọng các phương pháp tốt hơn. Cảm ơn nhiều!

-

@Vincent Zoonekynd:

tôi thích ví dụ của bạn rất nhiều, vì vậy tôi khái quát hóa nó để biến phức.

# Sample data 
n <- 5 
d <- data.frame(
    id = 1:n, 
    p1 = sample(c("M","F"),n,replace=TRUE), 
    q1 = sample(c("Alpha","Beta"),n,replace=TRUE), 
    w1 = round(runif(n,100,200)), 
    y1 = round(runif(n,100,200)), 
    p2 = sample(c("M","F"),n,replace=TRUE), 
    q2 = sample(c("Alpha","Beta"),n,replace=TRUE), 
    w2 = round(runif(n,100,200)), 
    y2 = round(runif(n,100,200)), 
    p3 = sample(c("M","F"),n,replace=TRUE), 
    q3 = sample(c("Alpha","Beta"),n,replace=TRUE), 
    w3 = round(runif(n,100,200)), 
    y3 = round(runif(n,100,200)) 
) 
# Reshape the data.frame, one variable at a time 
library(reshape) 
d1 <- melt(d, id.vars="id", measure.vars=c("p1","p2","p3","q1","q2","q3")) 
d2 <- melt(d, id.vars="id", measure.vars=c("w1","w2","w3","y1","y2","y3")) 
d1 = cbind(d1,colsplit(d1$variable,names=c("var","ptnum"))) 
d2 = cbind(d2,colsplit(d2$variable,names=c("var","ptnum"))) 
d1$variable = NULL 
d2$variable = NULL 
d1c = cast(d1,...~var) 
d2c = cast(d2,...~var) 
# Join the two data.frames 
d3 = merge(d1c, d2c, by=c("id","ptnum"), all=TRUE) 

-

suy nghĩ cuối cùng: động lực của tôi cho câu hỏi này là để tìm hiểu về thay thế cho gói Reshape khác hơn so với số liệu thống kê :: reshape chức năng. Hiện tại, tôi đã đạt được các kết luận sau:

• Gắn vào số liệu thống kê :: định hình lại khi bạn có thể. Miễn là bạn nhớ sử dụng danh sách thay vì một vectơ đơn giản cho đối số "thay đổi", bạn sẽ không gặp rắc rối gì. Đối với các tập dữ liệu nhỏ hơn - một vài nghìn trường hợp bệnh nhân có tổng số ít hơn 200 biến là những gì tôi đã xử lý với thời gian này - tốc độ thấp hơn của hàm này đáng để đơn giản hóa mã.

• Để sử dụng phương pháp đúc/làm nóng trong gói định hình lại của Hadley Wickham (hoặc reshape2), bạn phải chia các biến thành hai bộ, một biến bao gồm các biến số và một biến khác. Khi tập dữ liệu của bạn đủ lớn mà bạn tìm thấy số liệu thống kê :: định hình lại không thể chịu nổi, tôi tưởng tượng bước bổ sung của việc chia các biến của bạn thành hai bộ sẽ không có vẻ quá tệ.

Answer 1

Bạn có thể xử lý mỗi biến riêng rẽ, và tham gia vào kết quả hai data.frames.

# Sample data 
n <- 5 
d <- data.frame(
    id = 1:n, 
    pt1 = sample(c("M","F"),n,replace=TRUE), 
    wt1 = round(runif(n,100,200)), 
    pt2 = sample(c("M","F"),n,replace=TRUE), 
    wt2 = round(runif(n,100,200)), 
    pt3 = sample(c("M","F"),n,replace=TRUE), 
    wt3 = round(runif(n,100,200)) 
) 
# Reshape the data.frame, one variable at a time 
library(reshape2) 
d1 <- melt(d, 
    id.vars="id", measure.vars=c("pt1","pt2","pt3"), 
    variable.name="patient", value.name="gender" 
) 
d2 <- melt(d, 
    id.vars="id", measure.vars=c("wt1","wt2","wt3"), 
    variable.name="patient", value.name="weight" 
) 
d1$patient <- as.numeric(gsub("pt", "", d1$patient)) 
d2$patient <- as.numeric(gsub("wt", "", d1$patient)) 
# Join the two data.frames 
merge(d1, d2, by=c("id","patient"), all=TRUE) 

Answer 2

Tôi nghĩ chức năng reshape trong gói thống kê là đơn giản nhất. Đây là một ví dụ đơn giản, điều này có làm những gì bạn muốn không?

> tmp 
    id val val2 cat 
1 1 1 14 a 
2 1 2 13 b 
3 2 3 12 b 
4 2 4 11 a 
> tmp2 <- tmp 
> tmp2$t <- ave(tmp2$val, tmp2$id, FUN=seq_along) 
> tmp2 
    id val val2 cat t 
1 1 1 14 a 1 
2 1 2 13 b 2 
3 2 3 12 b 1 
4 2 4 11 a 2 
> reshape(tmp2, idvar='id', timevar='t', direction='wide') 
    id val.1 val2.1 cat.1 val.2 val2.2 cat.2 
1 1  1  14  a  2  13  b 
3 2  3  12  b  4  11  a 

Hy vọng rằng bệnh nhân quan hệ tình dục của bạn không được thay đổi mỗi cuộc hẹn, nhưng có thể có các biến phân loại khác mà thay đổi giữa các lần