R: изменить форму фрейма данных, создав столбцы для определенного элемента (контрольная обработка)

Рассмотрим набор данных, показывающий результаты для контрольной и двух экспериментальных обработок для мужчин и женщин вместе с размерами для каждой обработки:

library(tidyverse)
mydf <- data_frame( treatment = c('ctrl','low','high','ctrl','low','high'), 
                gender = c('male','male','male','female','female','female'),
                size = c(10,20,30,10,20,30),
                result = c(0.11, 0.32, 0.25, 0.15, 0.38, 0.55) )

treatment  gender   size results
 ctrl       male     10    0.11
 low        male     20    0.32
 high       male     30    0.25
 ctrl       female   10    0.15
 low        female   20    0.35
 high       female   30    0.55

Чтобы сравнить контроль с экспериментальными обработками бок о бок, я хотел бы изменить структуру данных следующим образом:

treatment gender   ctrl_size    size   ctrl_result  result
   low     female        10      20        0.15      0.38
  high     female        10      30        0.15      0.55
   low     male          10      20        0.11      0.32
  high     male          10      30        0.11      0.25

Моя попытка ниже работает, но мне кажется обременительной, поскольку она создает вспомогательные фреймы данных перед их объединением в последний:

mydf_result <- mydf %>%
  select(-size) %>% 
  spread(treatment, result) %>%
  gather(treatment, result, c(low, high) ) %>% 
  rename(ctrl_result = ctrl)

mydf_size <- mydf %>%
  select(-result) %>%  
  spread(treatment, size) %>% 
  gather(treatment, size, c(low, high))  %>% 
  rename(ctrl_size = ctrl)

mydf_final <- 
  full_join(mydf_result, mydf_size, by = c('treatment', 'gender')) %>% 
  select(treatment, gender, ctrl_size, size, ctrl_result, result) %>%
  arrange(gender)

# A tibble: 4 × 6
  treatment gender ctrl_size  size ctrl_result result
      <chr>  <chr>     <dbl> <dbl>       <dbl>  <dbl>
1       low female        10    20        0.15   0.38
2      high female        10    30        0.15   0.55
3       low   male        10    20        0.11   0.32
4      high   male        10    30        0.11   0.25

Можно ли достичь вышеуказанного в рамках одного конвейера?


r tidyverse pipe dplyr
person Irakli    schedule 01.11.2016    source источник
comment
Разве нам не нужно знать, какие наблюдения в mydf принадлежат одному и тому же человеку, чтобы иметь возможность это сделать?   -  person Joe    schedule 02.11.2016
comment
Спасибо, @Joe. Я вижу, что столбец "лечение" отсутствует, и исправлю его.   -  person Irakli    schedule 02.11.2016

Ответы (2)


arrow_upward
2
arrow_downward

Хотя я не уверен, что желаемый результат является самым аккуратным, вы можете переставить его так:

library(tidyverse)

mydf %>% gather(var, val, size, result) %>%    # gather all numbers into one column
    spread(treatment, val) %>%    # spread treatment so ctrl can be separated
    gather(treatment, ttmt, high, low) %>%    # regather high and low separately
    gather(ct_tm, val, ctrl, ttmt) %>%    # regather numbers, now with ctrl/ttmt separated
    unite(var, ct_tm, var) %>%    # join column labels
    spread(var, val)    # spread to wide

## # A tibble: 4 × 6
##   gender treatment ctrl_result ctrl_size ttmt_result ttmt_size
## *  <chr>     <chr>       <dbl>     <dbl>       <dbl>     <dbl>
## 1 female      high        0.15        10        0.55        30
## 2 female       low        0.15        10        0.38        20
## 3   male      high        0.11        10        0.25        30
## 4   male       low        0.11        10        0.32        20
person alistaire    schedule 01.11.2016
comment
это элегантно и коротко. Спасибо! - person Irakli; 02.11.2016

arrow_upward
1
arrow_downward

Это можно сделать с помощью соединения в data.table

library(data.table)
setnames(setDT(mydf)[treatment!="ctrl"][mydf[treatment=="ctrl"],
  on = "gender"], c("i.size", "i.result"), c("ctrl_size", "ctrl_result"))[,
                  i.treatment := NULL][]
#    treatment gender size result ctrl_size ctrl_result
#1:       low   male   20   0.32        10        0.11
#2:      high   male   30   0.25        10        0.11
#3:       low female   20   0.38        10        0.15
#4:      high female   30   0.55        10        0.15
person akrun    schedule 02.11.2016