Переформатирование кадра данных в широкий формат в R

tidyverse Предлагается pivot_longer() в первый раз иметь по одной строке на каждую учебную группу (и столбец для n, m и sd). Во второй раз вы можете left_join строки «опубликовать» (filter(time! = "pre") с «предварительными» строками (filter(time= = "pre"); с соответствующим аргументом.

У меня select несколько колонок. Обратите внимание, что я сохранил строку без pre с некоторыми NA ; их можно отфильтровать, если вы хотите их исключить.

library(tidyverse)

DATA <- read.table(header=T, text = "
study time   nt nc    mt    mc  sdt  sdc  outcome
1     pre    28 58  0.89  1.22 1.40 1.76  Conv
1     post1  28 58  5.07  3.52 3.20 2.58  Conv
1     post2  28 58  3.64  2.86 3.15 2.80  Conv
2     pre    38 48  1.89  2.22 0.40 0.76  fram
2     post1  38 48  4.07  2.52 2.20 1.58  fram
3     post1  31 18  2.07  1.52 1.20 0.58  voca
3     post2  32 18  3.07  2.32 1.12 9.85  voca
")

data2 = 
  DATA %>%  pivot_longer(nt:sdc, 
                         names_to = c(".value","group"),
                         names_pattern = "(n|m|sd)(t|c)") 

left_join(data2 %>% filter(time ! = "pre"),
          data2 %>% filter(time = = "pre"),
          by = c("study","group"),
          suffix= c("post","pre") ) %>% 
  select(study, time = timepost, group, npre, npost, mpre, mpost, sdpre,sdpost,
         outcome = outcomepost)
#> # A tibble: 10 × 10
#>    study time  group  npre npost  mpre mpost sdpre sdpost outcome
#>    <int> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <chr>  
#>  1     1 post1 t        28    28  0.89  5.07  1.4    3.2  Conv   
#>  2     1 post1 c        58    58  1.22  3.52  1.76   2.58 Conv   
#>  3     1 post2 t        28    28  0.89  3.64  1.4    3.15 Conv   
#>  4     1 post2 c        58    58  1.22  2.86  1.76   2.8  Conv   
#>  5     2 post1 t        38    38  1.89  4.07  0.4    2.2  fram   
#>  6     2 post1 c        48    48  2.22  2.52  0.76   1.58 fram   
#>  7     3 post1 t        NA    31 NA     2.07 NA      1.2  voca   
#>  8     3 post1 c        NA    18 NA     1.52 NA      0.58 voca   
#>  9     3 post2 t        NA    32 NA     3.07 NA      1.12 voca   
#> 10     3 post2 c        NA    18 NA     2.32 NA      9.85 voca

^{Created on 2024-05-07 with reprex v2.0.2}

Использование join потенциально может быть более элегантным, но вот подход без него. При необходимости может дать некоторую регулировку.

Подготовка ДАННЫХ путем filterобработки исследований без pre и добавления групп в pre, чтобы можно было назначать pre и postX в случае, если postX больше.

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)

DATA_prep <- DATA %>% 
  filter(any(time == "pre"), .by = study) %>% 
  mutate(pgrp = if_else(time == "pre", 
                  max(as.numeric(str_extract(time, ".+(\\d+)$", 
                  group=1)), na.rm=T), 1),
         grp = time == "pre", .by = study) %>% 
  uncount(pgrp) %>% 
  mutate(time = if_else(time == "pre", paste0(time, cumsum(grp)), time), 
         grp = sub(".*(\\d+)$", "\\1", time), .by = c(study, grp))

summarizeобработка и unnestобработка данных посредством групповой ассоциации, сгенерированной из имен переменных в более длинной форме.

library(rlang)

DATA_prep %>% 
  pivot_longer(-c(study, time, outcome, grp)) %>% 
  mutate(group = sub(".*(.$)", "\\1", name), 
         name = sub("^(.*)[tc]$", "\\1", name)) %>% 
  pivot_wider() %>% 
  mutate(m = set_names(m, sub("\\d+", "", time)), 
         sd = set_names(sd, sub("\\d+", "", time))) %>% 
  summarize(time = paste(time, collapse = "-"), 
            m = list(m), 
            sd = list(sd), 
            outcome = unique(outcome), .by = c(study, group, grp, n)) %>% 
  unnest_wider(c(m, sd), names_sep = "") %>% 
  select(-grp)

выход

  study group     n time        mpre mpost sdpre sdpost outcome
  <int> <chr> <dbl> <chr>      <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <chr>  
1     1 t        28 pre1-post1  0.89  5.07  1.4    3.2  Conv   
2     1 c        58 pre1-post1  1.22  3.52  1.76   2.58 Conv   
3     1 t        28 pre2-post2  0.89  3.64  1.4    3.15 Conv   
4     1 c        58 pre2-post2  1.22  2.86  1.76   2.8  Conv   
5     2 t        38 pre1-post1  1.89  4.07  0.4    2.2  fram   
6     2 c        48 pre1-post1  2.22  2.52  0.76   1.58 fram