2개의 변수를 사용하여 데이터 프레임을 넓은 형식에서 긴 형식으로 변환합니다.

Question

다음과 같은 넓은 데이터 프레임(mydf.wide)이 있습니다.

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

다음과 같은 "세미롱"을 제작하고 싶습니다.

DAY variable_month value_month value_F
1 JAN 169 0

나는 시도했다:

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"))

하지만 이것은 F 변수를 건너뛰고 두 변수를 처리하는 방법을 모르겠습니다...

Answer 1

기본 R의 reshape(...)가 더 나은 옵션 인 경우 그 중 하나입니다.

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(...)

에 대한 2 개의 호출 로이 작업을 수행 할 수도 있습니다.

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() 그리고 dcast() 에서 구할 수 있습니다 reshape2 그리고 data.table 패키지.최신 버전의 data.table 허락하다 melt 동시에 여러 열.그만큼 patterns() 매개변수를 사용하면 정규 표현식으로 두 개의 열 집합을 지정할 수 있습니다.

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

참고하세요 "F\\d" 에서 정규식으로 사용됩니다. patterns().간단한 "F" 잡았을 것이다 FEB 게다가 F1, F2, 등.예상치 못한 결과를 낳는다.

또한 참고하세요 mydf.wide 강제로 해야 한다. data.table 물체.그렇지 않으면, reshape2::melt() 인식하지 못하는 data.frame 객체로 전달됩니다. patterns().

데이터

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)