укладка / расплавление нескольких столбцов в несколько столбцов в R

Question

Я пытаюсь слить / сложить / собрать несколько определенных столбцов информационного кадра в 2 столбца, сохранив все остальные. Я попробовал много, много ответов на stackoverflow без успеха (некоторые ниже). В основном у меня есть ситуация, подобная этой записи здесь: Преобразование нескольких наборов столбцов измерений (широкий формат) в отдельные столбцы (длинный формат) только много других столбцов для сохранения и объединения. Важно отметить, что мои столбцы года являются факторами, и у меня есть много, намного больше столбцов, чем в приведенном ниже примере, поэтому я хочу называть имена столбцов, а не позиции.

>df
ID Code Country     year.x   value.x  year.y value.y year.x.x value.x.x              
1  A    USA         2000     34.33422 2001 35.35241  2002   42.30042 
1  A    Spain       2000     34.71842 2001 39.82727  2002   43.22209 
3  B    USA         2000     35.98180 2001 37.70768  2002   44.40232 
3  B    Peru        2000     33.00000 2001 37.66468  2002   41.30232 
4  C    Argentina   2000     37.78005 2001 39.25627  2002   45.72927 
4  C    Peru        2000     40.52575 2001 40.55918  2002   46.62914

Я попытался использовать pivot_longer на основе tidyrна посте выше, который казался очень похожим, что приводило к различным ошибкам в зависимости от того, что я сделал:

pivot_longer(df, 
             cols = -c(ID, Code, Country), 
             names_to = c(".value", "group"),
             names_sep = ".")

Я также играл с melt в reshape2 различными способами, которые либо расплавляли только столбцы значений или только годыколонны. Например:

new.df <- reshape2:::melt(df, id.var = c("ID", "Code", "Country"), measure.vars=c("value.x", "value.y", "value.x.x", "value.y.y", "value.x.x.x", "value.y.y.y"), value.name = "value", variable.vars=c('year.x','year.y', "year.x.x", "year.y.y", "year.x.x.x", "year.y.y.y", "value.x", variable.name = "year")

Я также пытался собрать dplyr на основе других сообщений, но мне очень трудно понять страницу справки и сообщения. Чтобы было ясно, чего я хочу достичь:

ID Code Country  year   value                
1  A    USA      2000   34.33422  
1  A    Spain    2000   34.71842  
3  B    USA      2000   35.98180  
3  B    Peru     2000   33.00000  
4  C    Argentina2000   37.78005  
4  C    Peru     2000   40.52575 
1  A    USA      2001   35.35241  
1  A    Spain    2001   39.82727  
3  B    USA      2001   37.70768  
3  B    Peru     2001   37.66468  
4  C    Argentina2001   39.25627  
4  C    Peru     2001   40.55918 
1  A    USA      2002   42.30042  
etc.

Я очень ценю помощь здесь.

Answer 1

Мы можем указать names_pattern

library(tidyr)
library(dplyr)
df %>%  
   pivot_longer(cols = -c(ID, Code, Country),
       names_to = c(".value", "group"),names_pattern = "(.*)\\.(.*)")

---

или использовать names_sep с экранированием . в соответствии с ?pivot_longer

names_sep -names_sep принимает ту же спецификацию, что и метод метод метод метод81 (ветвь), и может быть либо числовым вектором (задающим позиции для разбиения), либо отдельной строкой (задающей регулярное выражение для разбиения).

, что подразумеваетчто по умолчанию регулярное выражение равно для , а . в регулярном выражении соответствует любому символу, а не буквальной точке. Чтобы получить буквальное значение, либо экранируйте его, либо поместите его в квадратную скобку

pivot_longer(df, 
         cols = -c(ID, Code, Country), 
          names_to = c(".value", "group"),
          names_sep = "\\.")
# A tibble: 18 x 6
#      ID Code  Country   group  year value
#   <int> <chr> <chr>     <chr> <int> <dbl>
# 1     1 A     USA       x      2000  34.3
# 2     1 A     USA       y      2001  35.4
# 3     1 A     USA       z      2002  42.3
# 4     1 A     Spain     x      2000  34.7
# 5     1 A     Spain     y      2001  39.8
# 6     1 A     Spain     z      2002  43.2
# 7     3 B     USA       x      2000  36.0
# 8     3 B     USA       y      2001  37.7
# 9     3 B     USA       z      2002  44.4
#10     3 B     Peru      x      2000  33  
#11     3 B     Peru      y      2001  37.7
#12     3 B     Peru      z      2002  41.3
#13     4 C     Argentina x      2000  37.8
#14     4 C     Argentina y      2001  39.3
#15     4 C     Argentina z      2002  45.7
#16     4 C     Peru      x      2000  40.5
#17     4 C     Peru      y      2001  40.6
#18     4 C     Peru      z      2002  46.6

Обновление

Для обновленного набора данных

library(stringr)
df2 %>% 
   rename_at(vars(matches("year|value")), ~ 
     str_replace(., "^([^.]+\\.[^.]+)\\.([^.]+)$", "\\1\\2")) %>% 
     pivot_longer(cols = -c(ID, Code, Country),
        names_to = c(".value", "group"),names_pattern = "(.*)\\.(.*)")

Или без rename,используйте регулярные выражения

df2 %>%
   pivot_longer(cols = -c(ID, Code, Country), 
       names_to = c(".value", "group"),
           names_sep = "(?<=year|value)\\.")

data

df <- structure(list(ID = c(1L, 1L, 3L, 3L, 4L, 4L), Code = c("A", 
"A", "B", "B", "C", "C"), Country = c("USA", "Spain", "USA", 
"Peru", "Argentina", "Peru"), year.x = c(2000L, 2000L, 2000L, 
2000L, 2000L, 2000L), value.x = c(34.33422, 34.71842, 35.9818, 
33, 37.78005, 40.52575), year.y = c(2001L, 2001L, 2001L, 2001L, 
2001L, 2001L), value.y = c(35.35241, 39.82727, 37.70768, 37.66468, 
39.25627, 40.55918), year.z = c(2002L, 2002L, 2002L, 2002L, 2002L, 
2002L), value.z = c(42.30042, 43.22209, 44.40232, 41.30232, 45.72927, 
46.62914)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))



df2 <- structure(list(ID = c(1L, 1L, 3L, 3L, 4L, 4L), Code = c("A", 
"A", "B", "B", "C", "C"), Country = c("USA", "Spain", "USA", 
"Peru", "Argentina", "Peru"), year.x = c(2000L, 2000L, 2000L, 
2000L, 2000L, 2000L), value.x = c(34.33422, 34.71842, 35.9818, 
33, 37.78005, 40.52575), year.y = c(2001L, 2001L, 2001L, 2001L, 
2001L, 2001L), value.y = c(35.35241, 39.82727, 37.70768, 37.66468, 
39.25627, 40.55918), year.x.x = c(2002L, 2002L, 2002L, 2002L, 
2002L, 2002L), value.x.x = c(42.30042, 43.22209, 44.40232, 41.30232, 
45.72927, 46.62914)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))