Есть ли в R функция, которая позволит мне преобразовать набор данных в "длинный формат", но также объединить столбцы?

Question

У меня есть набор данных, полученный из статистики покемонов, содержащий множество числовых и категориальных данных. Моя конечная цель - создать модель или систему рекомендаций, в которой пользователь может ввести список покемонов, и модель найдет похожих покемонов, которые могут им понравиться. В настоящее время набор данных выглядит примерно так:

ID   Name    Type1    Type2   HP  ATK   DEF
001  Bulba.. Grass    Poison  45  49    49
ect...

Я хочу преобразовать эти данные в "длинный формат", потому что этот формат удобнее для многих других функций в R, но у меня проблемы с столбцами Type1/Type2. Есть ли способ объединить эти два столбца в один столбец (например, "Тип"), а затем преобразовать данные в новый формат? Что-то вроде этого:

ID   Name    Type    Stat   Value
 001  Bulba.. Grass  HP     45
 001  Bulba.. Poison HP     45
 001  Bulba.. Grass  ATK    49
 001  Bulba.. Poison ATK    49

Я понимаю, что для Pokemon Dual-type это будет псевдозапись, но я не вижу более чистого способа сделать это. Я также знаю об использовании функции сбора dpylr, но я действительно могу выполнить только столбец Stat, используя этот метод, а не проблему типа.

Может ли кто-нибудь помочь мне выяснить, как я могу это сделать, или узнать какие-либо другие более эффективные методы?

Answer 1

1) pivot_longer Измените форму кадра данных дважды следующим образом:

library(dplyr)
library(tidyr)

DF %>%
  pivot_longer(starts_with("Type"), values_to = "Type") %>%
  select(-name) %>%
  pivot_longer(c("HP", "ATK", "DEF"), names_to = "Stat", values_to = "Value")

давая:

# A tibble: 6 x 5
  ID    Name    Type   Stat  Value
  <chr> <chr>   <chr>  <chr> <int>
1 001   Bulba.. Grass  HP       45
2 001   Bulba.. Grass  ATK      49
3 001   Bulba.. Grass  DEF      49
4 001   Bulba.. Poison HP       45
5 001   Bulba.. Poison ATK      49
6 001   Bulba.. Poison DEF      49

2) растопить поочередно использоватьmelt из data.table дважды.

library(data.table)

m1 <- melt(DF, measure.var = grep("Type", names(DF)), value.name = "Type")
melt(m1, measure.var = c("HP", "ATK", "DEF"), 
  variable.name = "Stat", value.name = "Value")[-3]

давая:

   ID    Name   Type Stat Value
1 001 Bulba..  Grass   HP    45
2 001 Bulba.. Poison   HP    45
3 001 Bulba..  Grass  ATK    49
4 001 Bulba.. Poison  ATK    49
5 001 Bulba..  Grass  DEF    49
6 001 Bulba.. Poison  DEF    49

Запись

DF в воспроизводимой форме предполагалось:

Lines <- "
ID   Name    Type1    Type2   HP  ATK   DEF
001  Bulba.. Grass    Poison  45  49    49"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE, as.is = TRUE, 
  colClasses = list(ID = "character"))