データセット内の複数の変数を変更する

Question

以下のデータセットを長い形式に変更したいと考えています。私は変形して溶融機能を試しましたが、年齢1、年齢2、年齢3を1つの列に変更する方法はわかりません。誰も助けることができますか？ありがとうございました。

id sex age1 age2 age3 ht1 ht2 ht3 bmi1 bmi2 bmi3 
1 1 M 11 13 15 120 140 160 18 20 21 
2 2 F 11 13 15 130 150 170 19 18 21 
3 3 M 11 13 15 125 145 165 17 19 21 
4 4 F 11 13 15 121 141 161 18 21 24 
5 5 M 11 13 15 130 150 170 18 24 27 

から

id <- c(1,2,3,4,5) 
age1 <- c(11,11,11,11,11) 
age2 <- age1+2 
age3 <- age2+2 
ht1 <- c(120,130,125,121,130) 
ht2 <- ht1 + 20 
ht3 <- ht2 + 20 
bmi1 <- c(18,19,17,18,18) 
bmi2 <- c(20,18,19,21,24) 
bmi3 <- c(21,21,21,24,27) 

df <- data.frame(id=id,age1=age1,age2=age2,age3=age3,ht1=ht1,ht2=ht2,ht3=ht3,bmi1=bmi1,bmi2=bmi2,bmi3=bmi3) 

この

id sex age ht bmi 
1 M 11 120 18 
1 M 13 140 20 
1 M 15 160 21 
2 F 11 130 19 
2 F 13 150 18 
2 F 15 170 21 
3 M 11 165 17 
... 

Answer 1

のようなものを私たちはmeasure引数

library(data.table) 
melt(setDT(df), measure = patterns("^age", "^ht", "^bmi"), 
     value.name = c("age", "ht", "bmi"))[, variable := NULL][] 
#  id sex age ht bmi 
# 1: 1 M 11 120 18 
# 2: 2 F 11 130 19 
# 3: 3 M 11 125 17 
# 4: 4 F 11 121 18 
# 5: 5 M 11 130 18 
# 6: 1 M 13 140 20 
# 7: 2 F 13 150 18 
# 8: 3 M 13 145 19 
# 9: 4 F 13 141 21 
#10: 5 M 13 150 24 
#11: 1 M 15 160 21 
#12: 2 F 15 170 21 
#13: 3 M 15 165 21 
#14: 4 F 15 161 24 
#15: 5 M 15 170 27 

で複数の patternsを取ることができ data.tableから meltでこれを行うことができますあなたが行うことができます reshapeで

Answer 2

：dplyr-tidyrで

v <- c('age', 'ht', 'bmi') 
reshape(df, dir = 'long', varying = lapply(v, grep, names(df)), v.names = v) 

#  id time age ht bmi 
# 1.1 1 1 11 120 18 
# 2.1 2 1 11 130 19 
# 3.1 3 1 11 125 17 
# 4.1 4 1 11 121 18 
# 5.1 5 1 11 130 18 
# 1.2 1 2 13 140 20 
# 2.2 2 2 13 150 18 
# 3.2 3 2 13 145 19 
# 4.2 4 2 13 141 21 
# 5.2 5 2 13 150 24 
# 1.3 1 3 15 160 21 
# 2.3 2 3 15 170 21 
# 3.3 3 3 15 165 21 
# 4.3 4 3 15 161 24 
# 5.3 5 3 15 170 27 

Answer 3

を：

library(dplyr) 
library(tidyr) 
df %>% 
    gather(key, value, -id) %>% 
    extract(key, c("var", "num"), "(age|ht|bmi)([0-9]+)") %>% 
    spread(var, value) 

出力を持つ：

id number age bmi ht 
1 1  1 11 18 120 
2 1  2 13 20 140 
3 1  3 15 21 160 
4 2  1 11 19 130 
5 2  2 13 18 150 
6 2  3 15 21 170 
7 3  1 11 17 125 
8 3  2 13 19 145 
9 3  3 15 21 165 
10 4  1 11 18 121 
11 4  2 13 21 141 
12 4  3 15 24 161 
13 5  1 11 18 130 
14 5  2 13 24 150 
15 5  3 15 27 170