Сравнение сбора (tidyr) с расплавлением (reshape2)
Я люблю пакет reshape2, потому что он сделал жизнь настолько упрямой. Обычно Хэдли вносил улучшения в свои предыдущие пакеты, которые позволяют оптимизировать и ускорить выполнение кода. Я подумал, что я поверну Тидира, и из того, что я прочитал, я подумал gather был очень похож на melt из reshape2. Но после прочтения документации я не могу получить gather сделать ту же задачу, что melt делает.
Просмотр данных
Вот представление данных (фактические данные в dput Форма в конце поста):
teacher yr1.baseline pd yr1.lesson1 yr1.lesson2 yr2.lesson1 yr2.lesson2 yr2.lesson3
1 3 1/13/09 2/5/09 3/6/09 4/27/09 10/7/09 11/18/09 3/4/10
2 7 1/15/09 2/5/09 3/3/09 5/5/09 10/16/09 11/18/09 3/4/10
3 8 1/27/09 2/5/09 3/3/09 4/27/09 10/7/09 11/18/09 3/5/10
Код
Вот код в melt мода, моя попытка gather, Как я могу сделать gather сделать то же самое, что и melt?
library(reshape2); library(dplyr); library(tidyr)
dat %>%
melt(id=c("teacher", "pd"), value.name="date")
dat %>%
gather(key=c(teacher, pd), value=date, -c(teacher, pd))
Желаемый вывод
teacher pd variable date
1 3 2/5/09 yr1.baseline 1/13/09
2 7 2/5/09 yr1.baseline 1/15/09
3 8 2/5/09 yr1.baseline 1/27/09
4 3 2/5/09 yr1.lesson1 3/6/09
5 7 2/5/09 yr1.lesson1 3/3/09
6 8 2/5/09 yr1.lesson1 3/3/09
7 3 2/5/09 yr1.lesson2 4/27/09
8 7 2/5/09 yr1.lesson2 5/5/09
9 8 2/5/09 yr1.lesson2 4/27/09
10 3 2/5/09 yr2.lesson1 10/7/09
11 7 2/5/09 yr2.lesson1 10/16/09
12 8 2/5/09 yr2.lesson1 10/7/09
13 3 2/5/09 yr2.lesson2 11/18/09
14 7 2/5/09 yr2.lesson2 11/18/09
15 8 2/5/09 yr2.lesson2 11/18/09
16 3 2/5/09 yr2.lesson3 3/4/10
17 7 2/5/09 yr2.lesson3 3/4/10
18 8 2/5/09 yr2.lesson3 3/5/10
Данные
dat <- structure(list(teacher = structure(1:3, .Label = c("3", "7",
"8"), class = "factor"), yr1.baseline = structure(1:3, .Label = c("1/13/09",
"1/15/09", "1/27/09"), class = "factor"), pd = structure(c(1L,
1L, 1L), .Label = "2/5/09", class = "factor"), yr1.lesson1 = structure(c(2L,
1L, 1L), .Label = c("3/3/09", "3/6/09"), class = "factor"), yr1.lesson2 = structure(c(1L,
2L, 1L), .Label = c("4/27/09", "5/5/09"), class = "factor"),
yr2.lesson1 = structure(c(2L, 1L, 2L), .Label = c("10/16/09",
"10/7/09"), class = "factor"), yr2.lesson2 = structure(c(1L,
1L, 1L), .Label = "11/18/09", class = "factor"), yr2.lesson3 = structure(c(1L,
1L, 2L), .Label = c("3/4/10", "3/5/10"), class = "factor")), .Names = c("teacher",
"yr1.baseline", "pd", "yr1.lesson1", "yr1.lesson2", "yr2.lesson1",
"yr2.lesson2", "yr2.lesson3"), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")
3 ответа
Ваш gather строка должна выглядеть так:
dat %>% gather(variable, date, -teacher, -pd)
Это говорит: "Соберите все переменные, кроме teacher а также pdвызов нового ключевого столбца 'variable' и нового значения столбца 'date'."
В качестве объяснения обратите внимание на следующее из help(gather) страница:
...: Specification of columns to gather. Use bare variable names.
Select all variables between x and z with ‘x:z’, exclude y
with ‘-y’. For more options, see the select documentation.
Поскольку это многоточие, спецификация столбцов для сбора дается в качестве отдельных (голое имя) аргументов. Мы хотим собрать все столбцы, кроме teacher а также pdпоэтому мы используем -,
В tidyr 1.0.0 эта задача решена с помощью более гибкого pivot_longer().
Эквивалентный синтаксис будет
library(tidyr)
dat %>% pivot_longer(cols = -c(teacher, pd), names_to = "variable", values_to = "date")
который говорит, соответственно, "повернуть все дольше, кроме teacher а также pd, вызывая новый столбец переменной "переменная" и столбец нового значения "дата".
Обратите внимание, что длинные данные возвращаются в первую очередь столбцов предыдущего кадра данных, которые были повернуты, в отличие от gather, который вернулся в порядке столбца новой переменной. Чтобы переставить получившийся тибл, используйтеdplyr::arrange().
Мое решение
dat%>%
gather(!c(teacher,pd),key=variable,value=date)