2 つの変数を使用してデータ フレームをワイドからロングに変換します

Question

次のワイド データ フレーム (mydf.wide) があります。

DAY JAN F1  FEB F2  MAR F3  APR F4  MAY F5  JUN F6  JUL F7  AUG F8  SEP F9  OCT F10 NOV F11 DEC F12
1   169 0   296 0   1095    0   599 0   1361    0   1746    0   2411    0   2516    0   1614    0   908 0   488 0   209 0
2   193 0   554 0   1085    0   1820    0   1723    0   2787    0   2548    0   1402    0   1633    0   897 0   411 0   250 0
3   246 0   533 0   1111    0   1817    0   2238    0   2747    0   1575    0   1912    0   705 0   813 0   156 0   164 0
4   222 0   547 0   1125    0   1789    0   2181    0   2309    0   1569    0   1798    0   1463    0   878 0   241 0   230 0

以下の「セミロング」を制作したいと考えています。

DAY variable_month value_month value_F
1 JAN 169 0

私は試した：

library(reshape2)
mydf.long <- melt(mydf.wide, id.vars=c("YEAR","DAY"), measure.vars=c("JAN","FEB","MAR","APR","MAY","JUN","JUL","AUG","SEP","OCT","NOV","DEC"))

しかし、これでは F 変数がスキップされ、2 つの変数を処理する方法がわかりません...

Answer 1

これは、基本rのreshape(...)がより良いオプションである場合の1つです。

months    <- c(2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24)   # column numbers of months
F         <- c(3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25)   # column numbers of Fn
mydf.long <- reshape(mydf.wide,idvar=1,
             times=colnames(mydf.wide)[months],
             varying=list(months,F),
             v.names=c("value_month","value_F"),
             direction="long")
colnames(mydf.long)[2] <- "variable_month"
head(mydf.long)
#       DAY variable_month value_month value_F
# 1.JAN   1            JAN         169       0
# 2.JAN   2            JAN         193       0
# 3.JAN   3            JAN         246       0
# 4.JAN   4            JAN         222       0
# 1.FEB   1            FEB         296       0
# 2.FEB   2            FEB         554       0

.

melt(...)

への2つの通話でこれを行うこともできます。

library(reshape2)
months    <- c(2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24)   # column numbers of months
F         <- c(3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25)   # column numbers of Fn
z.1 <- melt(mydf.wide,id=1,measure=months,
            variable.name="variable_month",value.name="value_month")
z.2 <- melt(mydf.wide,id=1,measure=F,value.name="value_F")
mydf.long <- cbind(z.1,value_F=z.2$value_F)
head(mydf.long)
#   DAY variable_month value_month z.2$value_F
# 1   1            JAN         169           0
# 2   2            JAN         193           0
# 3   3            JAN         246           0
# 4   4            JAN         222           0
# 5   1            FEB         296           0
# 6   2            FEB         554           0

.

Answer 2

melt() そして dcast() から入手可能です reshape2 そして data.table パッケージ。の最近のバージョン data.table に許可します melt 複数の列を同時に. 。の patterns() パラメータを使用して、正規表現で 2 つの列セットを指定できます。

library(data.table)   # CRAN version 1.10.4 used
regex_month <- toupper(paste(month.abb, collapse = "|"))
mydf.long <- melt(setDT(mydf.wide), measure.vars = patterns(regex_month, "F\\d"),
                  value.name = c("MONTH", "F"))
# rename factor levels
mydf.long[, variable := forcats::lvls_revalue(variable, toupper(month.abb))][]

    DAY variable MONTH F
 1:   1      JAN   169 0
 2:   2      JAN   193 0
 3:   3      JAN   246 0
 4:   4      JAN   222 0
 5:   1      FEB   296 0
...
44:   4      NOV   241 0
45:   1      DEC   209 0
46:   2      DEC   250 0
47:   3      DEC   164 0
48:   4      DEC   230 0
    DAY variable MONTH F

ご了承ください "F\\d" で正規表現として使用されます patterns(). 。シンプルな "F" 捕まえただろう FEB 同様に F1, F2, 、など。予期せぬ結果を生み出します。

また、次の点にも注意してください mydf.wide に強制する必要があります data.table 物体。さもないと、 reshape2::melt() 認識しない data.frame オブジェクトでディスパッチされます patterns().

データ

library(data.table)
mydf.wide <- fread(
"DAY JAN F1  FEB F2  MAR F3  APR F4  MAY F5  JUN F6  JUL F7  AUG F8  SEP F9  OCT F10 NOV F11 DEC F12
  1   169 0   296 0   1095    0   599 0   1361    0   1746    0   2411    0   2516    0   1614    0   908 0   488 0   209 0
  2   193 0   554 0   1085    0   1820    0   1723    0   2787    0   2548    0   1402    0   1633    0   897 0   411 0   250 0
  3   246 0   533 0   1111    0   1817    0   2238    0   2747    0   1575    0   1912    0   705 0   813 0   156 0   164 0
  4   222 0   547 0   1125    0   1789    0   2181    0   2309    0   1569    0   1798    0   1463    0   878 0   241 0   230 0",
data.table = FALSE)