如何解决当列名表示信息时如何重塑单行数据框
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
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