Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, в котором я ненужно дублировал переменные столбцов, и я хочу его сократить. Я бы хотел, чтобы выходные данные не были такими громоздкими, и мне уже пришлось выполнить некоторую работу, чтобы преобразовать их и сделать более управляемыми. Я знаком с основами R, но не эксперт, так что, пожалуйста, будьте терпеливы!
Каждый R(1-10) соответствует оценке ответа на вопрос (q1-10). Вопросы случайным образом перемешаны для каждого испытания для каждого участника, поэтому qnum не ссылается на один и тот же вопрос каждый раз. Я хочу сократить матрицу оценок ответов так, чтобы был единственный столбец с названием ‘response’, который отражает оценку, данную участником для каждого qnum для каждого trialNumber, чтобы у меня не было ненужных повторяющихся токенов! По сути, нужно пройти по диагонали и преобразовать это в один столбец. Как я могу это сделать?
Вы можете сделать это довольно просто, используя пакеты dplyr и tidyr следующим образом:
df %>%
# преобразовать столбцы в строки
gather(key="response", value="value", R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9, R10) %>%
# выбрать только строки, где ответ соответствует вопросу
filter(qnum == substr(response, 2, numchar(response)))
Ответ или решение
Для решения задачи с конденсацией матрицы оценок участника в одну колонку в R, вы можете воспользоваться пакетами dplyr и tidyr. Ваша задача состоит в том, чтобы преобразовать несколько дублирующих столбцов оценок в единую колонку, тем самым упрощая анализ ваших данных. Давайте рассмотрим это пошагово.
Шаг 1: Подготовка данных
Сначала убедитесь, что ваши данные загружены и что вы подключили необходимые библиотеки. Если вы еще не установили эти пакеты, выполните установку:
install.packages("dplyr")
install.packages("tidyr")Затем подключите их:
library(dplyr)
library(tidyr)Шаг 2: Преобразование данных
Исходя из вашего описания, у вас имеется набор данных с оценками, где каждая колонка (R1, R2, …, R10) соответствует оценкам за вопросы (q1, q2, …, q10).
Пример структуры ваших данных:
# Пример данных
df <- data.frame(
trialNumber = c(1, 1, 1, 2, 2, 2),
qnum = c(1, 2, 3, 1, 2, 3),
R1 = c(5, NA, NA, 4, NA, NA),
R2 = c(3, 4, NA, NA, 5, NA),
R3 = c(NA, 2, 1, NA, NA, 3)
)Шаг 3: Конденсация колонки
Теперь используем функцию gather() для преобразования и filter() для отбора нужных оценок:
# Преобразование данных в длинный формат
df_long <- df %>%
gather(key = "response", value = "value", R1:R10) %>%
filter(qnum == as.integer(gsub("R", "", response))) %>%
select(trialNumber, qnum, response = value)
# Просмотр результата
print(df_long)Пояснения к коду:
-
gather(): Эта функция используется для преобразования широкого формата данных (где строки содержат несколько столбцов с данными) в длинный формат. Здесь
key— это название нового столбца, аvalue— значения из исходных столбцов. -
filter(): Этот шаг помогает отфильтровать данные, чтобы учитывать только те строки, где номер вопроса (qnum) соответствует номеру в названии колонок (например, R1 соответствует q1 и т.д.). Для этого мы убираем букву "R" и преобразуем оставшуюся строку в целое число.
-
select(): Здесь мы выбираем только те колонки, которые нам нужны — номер испытания (trialNumber), номер вопроса (qnum) и сам ответ (value).
Заключение
Теперь у вас есть сжатый формат данных, где все оценки участников находятся в единой колонке, что облегчает дальнейший анализ. Это преобразование улучшает читаемость данных и избавляет от дублирования информации. Для более глубокого анализа, вы можете применять функции dplyr для агрегации или визуализации данных.
Если у вас есть дополнительные вопросы или требуется помощь в дальнейшем анализе, не стесняйтесь обращаться.