Reshape Panel Data Wide Format to Long Format

Question

Sono in difficoltà con la trasformazione di un set di dati del pannello dal formato ampio a quello lungo. Il set di dati è simile al seguente:

ID | KP1_430a | KP1_430b | KP1_430c | KP2_430a | KP2_430b | KP2_430c | KP1_1500a | ... 
1  .... 
2  .... 

KP1; KP2 fino a KP7 descrivono le onde. a, b fino a f descrivono un articolo specifico. (Posizionamento da sinistra a destra a destra del partito a)

Mi piacerebbe avere questi dati nel formato lungo. In questo modo:

ID | Party | Wave | 430 | 1500 
1  1  1  .. .. 
1  2  1  .. .. 
.  .  .   
1  1  2  .. .. 
.  .  .   
2  1  1  .. .. 

Ho provato a utilizzare la funzione di risagoma. Ma ho avuto problemi a rimodellarlo nel tempo e sulle parti contemporaneamente.

Ecco un piccolo esempio di data.frame.

data <- data.frame(matrix(rnorm(10),2,10)) 
data[,1] <- 1:2 
names(data) <- c("ID","KP1_430a" , "KP1_430b" , "KP1_430c" , "KP2_430a" , "KP2_430b ", "KP2_430c ", "KP1_1500a" ,"KP1_1500b", "KP1_1500c") 

E questo è quanto ho ottenuto.

data_long <- reshape(data,varying=list(names(data)[2:4],names(data)[5:7], names(data[8:10]), 
          v.names=c("KP1_430","KP2_430","KP1_1500"), 
          direction="long", timevar="Party") 

La domanda rimane: come posso ottenere il tempo variabili variabili anche nel formato lungo? E c'è un modo più elegante per rimodellare questi dati? Nel codice sopra dovrei inserire i nomi (nomi (dati) [2: 4]) per ogni onda e variabile. Con questo piccolo data.frame è Ok, ma il Dataset è molto più grande.

EDIT: Come questa trasformazione potrebbe essere eseguita a mano: in realtà ho fatto questo, che mi lascia con un file di codice lungo una pagina.
Innanzitutto, associare KP1_430a e KP1_1500a con ID, Tempo = 1 e Parte = 1 colonna. In secondo luogo crea lo stesso oggetto per tutte le parti [b-f], cambiando l'indice del partito rispettivamente, e aggiungilo alla riga. Fai un passo e due per il resto delle onde [2-7], cambiando rispettivamente party e time var, e aggiungili alla riga.

Answer 1

solito è più facile procedere in due passaggi: prima usare melt per inserire i dati in un formato "alto" (a meno che non sia già il caso) e quindi utilizzare dcast per convertire ti in un formato più ampio.

library(reshape2) 
library(stringr) 

# Tall format 
d <- melt(data, id.vars="ID") 

# Process the column containing wave and party 
d1 <- str_match_all( 
    as.character(d$variable), 
    "KP([0-9])_([0-9]+)([a-z])" 
) 
d1 <- do.call(rbind, d1) 
d1 <- d1[,-1] 
colnames(d1) <- c("wave", "number", "party") 
d1 <- as.data.frame(d1) 
d <- cbind(d, d1) 

# Convert to the desired format 
d <- dcast(d, ID + wave + party ~ number) 

Answer 2

Al momento i dati Wave sono nei nomi delle variabili e è necessario estrarli con l'elaborazione delle stringhe. Non ho avuto problemi con il fuso

mdat <- melt(data, id.vars="ID") 
mdat$wave=sub("KP", "", sub("_.+$", "", mdat$variable)) # remove the other stuff 
mdat 

La descrizione è troppo impreciso (finora) per me, per capire la regola per derivare una variabile "Party", quindi forse è possibile modificare si mette in discussione per mostrare come che potrebbe essere fatto da un essere umano .... e poi possiamo mostrare al computer come farlo.

EDIT: Se l'ultima lettera minuscola nei nomi delle colonne originali è partito come pensa Vincent, allora si potrebbe tagliare gli spazi finali in quei nomi ed estratto:

mdat$var <- sub("\\s", "", (as.character(mdat$variable))) 
mdat$party=substr(mdat$var, nchar(mdat$var), nchar(mdat$var)) 
#-------------- 
> mdat 
    ID variable  value wave party  var 
1 1 KP1_430a 0.7220627 1  a KP1_430a 
2 2 KP1_430a 0.9585243 1  a KP1_430a 
3 1 KP1_430b -1.2954671 1  b KP1_430b 
4 2 KP1_430b 0.3393617 1  b KP1_430b 
5 1 KP1_430c -1.1477627 1  c KP1_430c 
6 2 KP1_430c -1.0909179 1  c KP1_430c 
<snipped output>