Новая перекрывающаяся переменная

Question

Я не был уверен, что назвать это.

У меня есть набор данных людей, лет и видов деятельности

df <- data.frame("id" = c("1", "1", "1", "2", "2","3"), "years" = rep(1971, 6),
                      "activity" = c("a","b","c","d","e","e"))
  id years activity
1  1  1971        a
2  1  1971        b
3  1  1971        c
4  2  1971        d
5  2  1971        e
6  3  1971        e

Я хочу объединить столбцы лет и видов деятельности, но для каждого года в исходном столбце лет я хочу создать +/- 3 года, сохранив связь с идентификатором.

Если бы я сделал это в 2 этапа: для идентификатора "1" исходный год - 1971, поэтому +/- 3 года для идентификатора 1 приведет к:

 id   all_years 
 1    1968
 1    1969
 1    1970
 1    1971
 1    1972
 1    1973
 1    1974

На шаге 2 я хочу объединить этот столбец all_years со столбцом активности из исходного df, сохранив идентификаторы. Таким образом, идентификатор "1" имеет 3 вида деятельности (a,b,c) и 7 лет (1968:1964), поэтому идентификатор "1" будет отображаться 10 раз в новом объединенном столбце.

В конечном итоге, я бы получил что-то вроде этого:

  id   year_and_activities 
  1    a
  1    b
  1    c
  1    1968
  1    1969
  1    1970
  1    1971
  1    1972
  1    1973
  1    1974
  2    d
  2    e
  2    1968
...
  2    1974
...
  3    e
...

Как всегда, спасибо!

Answer 1

Я не мог точно ответить на ваш вопрос, но, учитывая начальный фрейм данных, вы можете получить ваш окончательный фрейм данных, используя melt:

require(reshape2)

##To get your +/- 3
dd = data.frame(id=df$id, activity=df$activity,
   years=df$years- rep(-3:3, nrow(df)))

##Pretty much gives you what you want
df_melt = melt(dd, id=1)

##Remove the unnecessary column
df_melt = df_melt[,c(1,3)]
##Rename 
colnames(df_melt) = c("id","year_and_activities")

##Order the column
df_melt[with(df_melt, order(id, year_and_activities)),]

Кроме того, я бы предположил, что колонка, состоящая из "символов" и "лет", вероятно, является плохой идеей, но у вас может быть на то веская причина.