pivot_longer на несколько столбцов

Question

пытается использовать pivot_longer. Я не уверен, как использовать "names_sep" или "names_pattern" для решения этой проблемы.

dat <- tribble(
     ~group,  ~BP,  ~HS,  ~BB, ~lowerBP, ~upperBP, ~lowerHS, ~upperHS, ~lowerBB, ~upperBB,
        "1", 0.51, 0.15, 0.05,     0.16,     0.18,      0.5,     0.52,     0.14,     0.16,
      "2.1", 0.67, 0.09, 0.06,     0.09,     0.11,     0.66,     0.68,     0.08,      0.1,
      "2.2", 0.36, 0.13, 0.07,     0.12,     0.15,     0.34,     0.38,     0.12,     0.14,
      "2.3", 0.09, 0.17, 0.09,     0.13,     0.16,     0.08,     0.11,     0.15,     0.18,
      "2.4", 0.68, 0.12, 0.07,     0.12,     0.14,     0.66,     0.69,     0.11,     0.13,
        "3", 0.53, 0.15, 0.06,     0.14,     0.16,     0.52,     0.53,     0.15,     0.16)

Желаемый вывод (Первая строка из широких данных)

group names   values lower upper
   1    BP      0.51  0.16  0.18
   1    HS      0.15  0.5   0.52
   1    BB      0.05  0.14  0.16

Answer 1

Вот решение, аналогичное используемому @Fnguyen методу, но с использованием более новых конструкций pivot_longer и pivot_wider:

library(dplyr)
library(tidyr)

longer<-pivot_longer(dat, cols=-1, names_pattern = "(.*)(..)$", names_to = c("limit", "name")) %>% 
     mutate(limit=ifelse(limit=="", "value", limit))

answer <-pivot_wider(longer, id_cols = c(group, name), names_from = limit, values_from = value, names_repair = "check_unique")

Большая часть выбора, разделения, изменения и переименования происходит в пределах вызовы сводной функции.

Обновление:
Это регулярное выражение "(. *) (..) $" означает:
() () Ищите две части,
(. *) Первая часть должна содержать ноль или более символов
(..) вторая часть должна содержать всего 2 символа в конце строки «$»

Answer 2

Версия data.table (пока не уверен, как сохранить исходные имена, чтобы вам не нужно было публиковать их замену https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/2551):

library(data.table)
df <- data.table(dat)
v <- c("BP","HS","BB")
setnames(df, v, paste0("x",v) )

g <- melt(df, id.vars = "group",
     measure.vars = patterns(values = "x" ,
                             lower = "lower",
                             upper = "upper"),
     variable.name = "names")

g[names==1, names := "BP" ]
g[names==2, names := "HS" ]
g[names==3, names := "BB" ]

    group names values lower upper
 1:     1    BP   0.51  0.16  0.18
 2:   2.1    BP   0.67  0.09  0.11
 3:   2.2    BP   0.36  0.12  0.15
 4:   2.3    BP   0.09  0.13  0.16
 5:   2.4    BP   0.68  0.12  0.14
 6:     3    BP   0.53  0.14  0.16
 7:     1    HS   0.15  0.50  0.52
 8:   2.1    HS   0.09  0.66  0.68
 9:   2.2    HS   0.13  0.34  0.38
10:   2.3    HS   0.17  0.08  0.11
11:   2.4    HS   0.12  0.66  0.69
12:     3    HS   0.15  0.52  0.53
13:     1    BB   0.05  0.14  0.16
14:   2.1    BB   0.06  0.08  0.10
15:   2.2    BB   0.07  0.12  0.14
16:   2.3    BB   0.09  0.15  0.18
17:   2.4    BB   0.07  0.11  0.13
18:     3    BB   0.06  0.15  0.16

Answer 3

Исходя из данных вашего примера, это решение, использующее dplyr, работает для меня:

library(dplyr)

dat %>%
  gather(key, values,-group) %>%
  mutate(names = gsub("lower","",gsub("upper","",key))) %>%
  separate(key, into = c("key1","key2") ,"[[:upper:]]", perl=T) %>%
  mutate(key1 = case_when(key1 == "" ~ "values", TRUE ~ key1)) %>%
  select(group,names,key1,values) %>%
  rowid_to_column() %>%
  spread(key1,values) %>%
  select(-rowid) %>%
  group_by(group,names) %>%
  summarise_all(mean,na.rm = TRUE)