我如何将多个变量的重复测量扩展到广泛的格式？
我正在尝试采用长格式的列并将它们扩展为宽格式，如下所示。我想使用tidyr来解决这个问题，我正在投资的数据操作工具，但是为了使这个答案更通用，请提供其他解决方案。
以下是我所拥有的：
library(dplyr); library(tidyr)
set.seed(10)
dat <- data_frame(
Person = rep(c("greg", "sally", "sue"), each=2),
Time = rep(c("Pre", "Post"), 3),
Score1 = round(rnorm(6, mean = 80, sd=4), 0),
Score2 = round(jitter(Score1, 15), 0),
Score3 = 5 + (Score1 + Score2)/2
)
## Person Time Score1 Score2 Score3
## 1 greg Pre 80 78 84.0
## 2 greg Post 79 80 84.5
## 3 sally Pre 75 74 79.5
## 4 sally Post 78 78 83.0
## 5 sue Pre 81 78 84.5
## 6 sue Post 82 81 86.5
所需的宽格式：
Person Pre.Score1 Pre.Score2 Pre.Score3 Post.Score1 Post.Score2 Post.Score3
1 greg 80 78 84.0 79 80 84.5
2 sally 75 74 79.5 78 78 83.0
3 sue 81 78 84.5 82 81 86.5
我可以为每个分数做这样的事情：
spread(dat %>% select(Person, Time, Score1), Time, Score1) %>%
rename(Score1_Pre = Pre, Score1_Post = Post)
然后使用join，但这看起来很冗长，好像有更好的方法。
相关问题：
tidyr宽到长，有两个重复的度量
是否可以在tidyr中类似于dcast的多个列上使用扩展？
共有3个答案
使用数据中的dcast。表包。
library(data.table)#v1.9.5+
dcast(setDT(dat), Person~Time, value.var=paste0("Score", 1:3))
# Person Score1_Post Score1_Pre Score2_Post Score2_Pre Score3_Post Score3_Pre
#1: greg 79 80 80 78 84.5 84.0
#2: sally 78 75 78 74 83.0 79.5
#3: sue 82 81 81 78 86.5 84.5
或者从baseR重塑
reshape(as.data.frame(dat), idvar='Person', timevar='Time',direction='wide')
从开发版本tidyr\u 0.8.3.9000或CRAN版本tidyr\u 1.0.0，我们可以对多个值列使用更广泛的透视
library(tidyr)
library(stringr)
dat %>%
pivot_wider(names_from = Time, values_from = str_c("Score", 1:3))
# A tibble: 3 x 7
# Person Score1_Pre Score1_Post Score2_Pre Score2_Post Score3_Pre Score3_Post
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 greg 80 79 78 80 84 84.5
#2 sally 75 78 74 78 79.5 83
#3 sue 81 82 78 81 84.5 86.5
使用整形2：
library(reshape2)
dcast(melt(dat), Person ~ Time + variable)
生产：
Using Person, Time as id variables
Person Post_Score1 Post_Score2 Post_Score3 Pre_Score1 Pre_Score2 Pre_Score3
1 greg 79 78 83.5 83 81 87.0
2 sally 82 81 86.5 75 74 79.5
3 sue 78 78 83.0 82 79 85.5
编辑：我正在更新这个答案，因为pivot_wider已经存在一段时间了，它解决了这个问题和评论中的问题。你现在可以做了
pivot_wider(
dat,
id_cols = 'Person',
names_from = 'Time',
values_from = c('Score1', 'Score2', 'Score3'),
names_glue = '{Time}.{.value}'
)
以获得预期结果。
最初的答案是
dat %>%
gather(temp, score, starts_with("Score")) %>%
unite(temp1, Time, temp, sep = ".") %>%
spread(temp1, score)
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