Один из способов сделать это — использовать комбинацию unite, gather и separate из tidyr:
library(tidyr)
long <- mydata %>% unite("times1", hippLeft_T1,hippRight_T1) %>%
unite("times2", hippLeft_T2,hippRight_T2) %>%
unite("times3", hippLeft_T3,hippRight_T3) %>%
gather("times","Hipp",times1:times3) %>%
separate(Hipp,c("Left","Right")) %>%
gather("Side","Hipp",Left:Right)
Заметки:
- Сначала
unite левый и правый столбцы для каждого времени T1, T2 и T3 и назовите эти столбцы times1, times2 и times3.
- Затем
gather эти три столбца, назвав ключевой столбец times и столбец значений Hipp.
separate столбец Hipp на Left и Rightgather столбцы Left и Right, именующие ключевой столбец Side и столбец значений Hipp
На самом деле лучший способ — поменять местами две операции gather, сначала объединив время:
library(tidyr)
long <- mydata %>% unite("Left", hippLeft_T1,hippLeft_T2,hippLeft_T3) %>%
unite("Right", hippRight_T1,hippRight_T2,hippRight_T3) %>%
gather("Side","Hipp",Left:Right) %>%
separate(Hipp,c("times1","times2","times3")) %>%
gather("times","Hipp",times1:times3)
Третий подход, использующий только один вызов gather:
library(dplyr)
library(tidyr)
long <- mydata %>% gather("Side","Hipp",-SID) %>%
mutate(times=paste0("times",sub(".*(\\d)$","\\1",Side)),
Side=sub("^hipp([A-z]+)_T.*","\\1",Side)) %>%
select(SID,Side,times,Hipp)
Здесь ключевой столбец Side из gather имеет значения, которые являются исходными именами столбцов mydata. Мы используем deployer::mutate для создания дубликата этого столбца с именем times. Затем мы используем sub с некоторым регулярным выражением, чтобы извлечь последнюю цифру для значений times и извлечь либо Left, либо Right для значений Side.
Установив начальное значение 123, ваши данные:
set.seed(123)
mydata <- data.frame(SID=sample(1:150,400, replace=TRUE), hippLeft_T1=sample(6000:8000,400,replace=TRUE), hippRight_T1=sample(6000:8000,400,replace=TRUE),hippLeft_T2=sample(6000:8000,400,replace=TRUE), hippRight_T2=sample(6000:8000,400,replace=TRUE),hippLeft_T3=sample(6000:8000,400,replace=TRUE), hippRight_T3=sample(6000:8000,400,replace=TRUE))
head(mydata)
## SID hippLeft_T1 hippRight_T1 hippLeft_T2 hippRight_T2 hippLeft_T3 hippRight_T3
##1 44 7973 6941 7718 7279 6319 7465
##2 119 6274 6732 7775 6249 6289 7220
##3 62 7811 6242 6978 6510 6298 6448
##4 133 7153 6094 7436 7641 7029 7833
##5 142 6791 6525 6973 7608 6986 7606
##6 7 6900 7938 7978 6091 7233 6625
Результат использования второго или третьего подхода:
print(long)
## SID Side times Hipp
## 1 44 Left times1 7973
## 2 119 Left times1 6274
## 3 62 Left times1 7811
## 4 133 Left times1 7153
## 5 142 Left times1 6791
## 6 7 Left times1 6900
## ...
## 401 44 Right times1 6941
## 402 119 Right times1 6732
## 403 62 Right times1 6242
## 404 133 Right times1 6094
## 405 142 Right times1 6525
## 406 7 Right times1 7938
## ...
## 801 44 Left times2 7718
## 802 119 Left times2 7775
## 803 62 Left times2 6978
## 804 133 Left times2 7436
## 805 142 Left times2 6973
## 806 7 Left times2 7978
## ...
##1201 44 Right times2 7279
##1202 119 Right times2 6249
##1203 62 Right times2 6510
##1204 133 Right times2 7641
##1205 142 Right times2 7608
##1206 7 Right times2 6091
## ...
##1601 44 Left times3 6319
##1602 119 Left times3 6289
##1603 62 Left times3 6298
##1604 133 Left times3 7029
##1605 142 Left times3 6986
##1606 7 Left times3 7233
## ...
##2001 44 Right times3 7465
##2002 119 Right times3 7220
##2003 62 Right times3 6448
##2004 133 Right times3 7833
##2005 142 Right times3 7606
##2006 7 Right times3 6625
person
aichao
schedule
17.01.2017
