当列名表示信息时如何重塑单行数据框

问题描述

我具有模型预测的结果，包括估计以及每个估计的上下CI（均在一行中）。如何旋转更长的时间（使用tidyr），以便在同一列中获得每个var名称，并在其自己的列中获得各自的估计值和下CI和上CI？

数据

library(tidyverse)

prediction <- structure(list(prob.no_vacation = 0.117514519600163,prob.camping = 0.143492608263017,prob.day_trip = 0.111421926419948,prob.hotel = 0.317703454494376,prob.other = 0.046127755158774,prob.zimmmer = 0.263739736063722,L.prob.no_vacation = 0.0862080033692849,L.prob.camping = 0.108591033069218,L.prob.day_trip = 0.0824426383991041,L.prob.hotel = 0.269819723528852,L.prob.other = 0.0280805399319794,L.prob.zimmmer = 0.21869871196767,U.prob.no_vacation = 0.158221505149101,U.prob.camping = 0.187255261510882,U.prob.day_trip = 0.148934253891266,U.prob.hotel = 0.369781447354612,U.prob.other = 0.0748802031049477,U.prob.zimmmer = 0.314325057616515),row.names = c(NA,-1L),class = c("tbl_df","tbl","data.frame"))


> prediction
## # A tibble: 1 x 18
##   prob.no_vacation prob.camping prob.day_trip prob.hotel prob.other prob.zimmmer L.prob.no_vacat~ ## L.prob.camping L.prob.day_trip L.prob.hotel L.prob.other L.prob.zimmmer
##              <dbl>        <dbl>         <dbl>      <dbl>      <dbl>        <dbl>            <dbl>          ## <dbl>           <dbl>        <dbl>        <dbl>          <dbl>
## 1            0.118        0.143         0.111      0.318     0.0461        0.264           0.0862          ## 0.109          0.0824        0.270       0.0281          0.219
## # ... with 6 more variables: U.prob.no_vacation <dbl>,U.prob.camping <dbl>,U.prob.day_trip <dbl>,## U.prob.hotel <dbl>,U.prob.other <dbl>,U.prob.zimmmer <dbl>

所需的重塑输出

有6种不同的假期类型：no_vacation，camping，day_trip，hotel，zimmmer，other。在原始列名称中，每个休假类型的名称都以我希望其进入的列的类型开头。

• 如果前缀仅为prob.，则我希望该列在“估计”列中保留6种休假类型中每种类型的数值。

• 如果前缀为L.prob.，则我希望数字值在该休假类型的行中的“ lower_ci”列中输入。

• 如果前缀为U.prob.，我希望该休假类型所在行中的“ upper_ci”列中输入数值。

最终，我希望输出看起来像：

我知道这类重塑问题经常出现，但是即使我通读了pivot_longer文档，也确实无法解决问题。我设法简单地延长了 pivot_longer(cols = prob.no_vacation:U.prob.zimmmer)并获得：

##    name                value
##    <chr>               <dbl>
##  1 prob.no_vacation   0.118 
##  2 prob.camping       0.143 
##  3 prob.day_trip      0.111 
##  4 prob.hotel         0.318 
##  5 prob.other         0.0461
##  6 prob.zimmmer       0.264 
##  7 L.prob.no_vacation 0.0862
##  8 L.prob.camping     0.109 
##  9 L.prob.day_trip    0.0824
## 10 L.prob.hotel       0.270 
## 11 L.prob.other       0.0281
## 12 L.prob.zimmmer     0.219 
## 13 U.prob.no_vacation 0.158 
## 14 U.prob.camping     0.187 
## 15 U.prob.day_trip    0.149 
## 16 U.prob.hotel       0.370 
## 17 U.prob.other       0.0749
## 18 U.prob.zimmmer     0.314 

但这不是所需的输出，我被卡住了。

解决方法

尝试此选项可重塑数据。我还对名称进行了格式设置，以便于将其轻松管理为枢轴公式：

library(tidyverse)
#Format names
names(prediction) <- gsub('L.prob','LowerCI',names(prediction))
names(prediction) <- gsub('U.prob','UpperCI',names(prediction))
#Reshape
prediction %>% pivot_longer(cols = names(prediction)) %>% 
  separate(col = name,into = c('var1','var2'),sep = '\\.') %>%
  pivot_wider(names_from = var1,values_from = value)

输出：

# A tibble: 6 x 4
  var2          prob LowerCI UpperCI
  <chr>        <dbl>   <dbl>   <dbl>
1 no_vacation 0.118   0.0862  0.158 
2 camping     0.143   0.109   0.187 
3 day_trip    0.111   0.0824  0.149 
4 hotel       0.318   0.270   0.370 
5 other       0.0461  0.0281  0.0749
6 zimmmer     0.264   0.219   0.314 

,

使用正确的正则表达式分隔列名，然后使用特殊动词.value

tidyr::pivot_longer(prediction,cols=everything(),names_to = c(".value","vacation_type"),names_pattern = "(.*)\\.(.*$)")
# A tibble: 6 x 4
  vacation_type prob L.prob U.prob
  <chr>        <dbl>  <dbl>  <dbl>
1 no_vacation 0.118  0.0862 0.158 
2 camping     0.143  0.109  0.187 
3 day_trip    0.111  0.0824 0.149 
4 hotel       0.318  0.270  0.370 
5 other       0.0461 0.0281 0.0749
6 zimmmer     0.264  0.219  0.314 

,

您希望将unlist的数据放入6x3 matrix中。

res <- as.data.frame(
  matrix(unlist(prediction),6,dimnames=list(substring(names(prediction)[1:6],6),c("estimate",paste0(c("lower","upper"),".CI")))))
res
#               estimate   lower.CI  upper.CI
# no_vacation 0.11751452 0.08620800 0.1582215
# camping     0.14349261 0.10859103 0.1872553
# day_trip    0.11142193 0.08244264 0.1489343
# hotel       0.31770345 0.26981972 0.3697814
# other       0.04612776 0.02808054 0.0748802
# zimmmer     0.26373974 0.21869871 0.3143251