R重塑数据两次

Question

我无法正确重塑我的数据集：我有一些 IV，然后有 60 列包含 6 个块的重复测量（10 次）数据。因此，我想重塑数据以创建 one 因变量和一个额外的新时间变量 (1-10) 和一个包含块信息的新变量 (1-6)。

我已经尝试过两次整形，但都失败了。数据如下：

 sbj  someIV    OfferCero.1   OfferCero.2 OfferCero.3 .... OfferFive.1 OfferFive.10 
   1   10         6               1           4                 1           4
   2   12         5               7           1                 2           3
   3   20         7               2           8                 5           2
   4   22         8               2           4                 4           1

应该看起来像：

sbj  someIV    DV     Timepoint     Offersize
 1   10         6         1             0         
 1   10         1         2             0
 1   10         4         3             0
 1   10         5         4             0

到目前为止我的代码：

First Reshape:

dl <- reshape(df, varying=list(CeroCent= c(32:41), OneCent= c(42:51), TwoCent= c(52:61), ThreeCent= c(62:71),FourCent= c(72:81), FiveCent= c(82:91) ), 
        v.names=c("CeroCent", "OneCent", "TwoCent", "ThreeCent", "FourCent", "FiveCent"),           
        direction="long",  
        times=1:10,
        timevar="Timepoint")

Second One: 
dl2 <- reshape(dl, direction="long", 
               varying= c(33:38),
               v.names="Emotion",
               times = 1:6, timevar="Offer")

和一些示例数据（5 次重复中只有两次 "blocks"）：

example <- data.frame(
  Sub = c(1:5),
  IV1 = sample(1:5),
  IV2 = sample(1:5),
  CeroCent.1 = sample(1:5),
  CeroCent.2 = sample(1:5),
  CeroCent.3 = sample(1:5),
  CeroCent.4 = sample(1:5),
  CeroCent.5 = sample(1:5),
  FiveCent.1 = sample(1:5),
  FiveCent.2 = sample(1:5),
  FiveCent.3 = sample(1:5),
  FiveCent.4 = sample(1:5),
  FiveCent.5 = sample(1:5)
)

谢谢！

Answer 1

我不是 100% 确定我理解你的问题，但我认为这就是你要找的。让我知道这是否不对。我没有重新编码 "Timepoint" 列中的因子水平；我会把它留给你作为练习

library(tidyr)
library(magrittr)
mydata <- gather(example, key = "temp", value = "DV", -Sub, -IV1, 
                 -IV2) %>% 
  separate(temp, c("Timepont", "Offersize"))

给出

的输出

  Sub IV1 IV2 Timepont Offersize DV
   1   4   3 CeroCent         1  4
   2   3   1 CeroCent         1  1
   3   1   2 CeroCent         1  2
   4   5   4 CeroCent         1  5
   5   2   5 CeroCent         1  3
   1   4   3 CeroCent         2  3

R重塑数据两次

R Reshape data twice

transpose

r

reshape