如何解决关于如何正确使用 reshape() 函数的进一步规范
我正在开展一个项目，研究学生在大学期间每年每个学期的平均学习量是否存在趋势。每个数据框在读入时都被列为 year1、year2 等。我开始使用的数据框具有以下格式：
| studentID | 区域 | 年 | 学期 | 周 | numHours |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 西 | 1 | 秋天 | 1 | 4-6 |
| 1 | 西 | 1 | 秋天 | 2 | 7-9 |
| 1 | 西 | 1 | 秋天 | 3 | 7-9 小时 |
当然，这里只列出了部分条目。
删除了地区、年份和周列。年份是因为每一年都有一个单独的 csv 文件，而周列是因为特定的一周并不重要，只是小时数。新数据框的名称为 year1Reduced、year2Reduced 等。
删除列后的下一件事是使用 reshape 函数将数据从“长”格式更改为“宽”格式，这样我就可以拥有三个新列，每个学期一个（秋季、春季、夏季）以及每个学生在哪个学期每周学习的小时数。我是这样写的：
year1Reduced.wide.Reshape <- reshape(data = year1Reduced,idvar = c("studentID"),timevar = "semester",direction = "wide",v.names = c("numHours")
)
它奏效了，有点。我得到了一个不必要的列，我删除了它，但我也得到了秋季、春季和夏季的单独列，但没有列出每个学生每周学习的所有小时数，它只列出了 { 下的第一个元素{1}} 为每个学生每学期。这是它的样子：
| studentID | numHours.Fall | numHours.Spring | numHours.Summer |
|---|---|---|---|
| 1 | 4-6 | 小于1 | 1-3 小时 |
| 2 | 4-6 小时 | 1-3 | 1-3 小时 |
| 3 | 4-6 小时 | 小于1 | 1-3 小时 |
我想弄清楚的是如何让所有 numHours 条目都包含在内，而不是每个学生每学期只包含一个条目。如果只是我写的 reshape 代码的一个小改动，请告诉我。
我想要的格式如下：
| studentID | numHours.Fall | numHours.Spring | numHours.Summer |
|---|---|---|---|
| 1 | 4-6 | 小于1 | 1-3 小时 |
| 1 | 5-7 小时 | 1-4 | 1-2 小时 |
| 1 | 4-6 小时 | 5-6 | 1-4 小时 |
任何帮助将不胜感激。我对 R 还很陌生，所以如果可能的话，尽量像我什么都不知道一样解释它。
解决方法
我们没有足够的数据来对此进行测试，但您可以尝试：
library(dplyr)
library(tidyr)
year1Reduced %>%
select(studentID,semester,numHours) %>%
group_by(studentID,semester) %>%
mutate(row = row_number()) %>%
ungroup %>%
pivot_wider(names_from = semester,values_from = numHours) %>%
select(-row)
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