R 长到宽，两次重复测量

我知道在“从长到宽”的标题下，这已经被问了很多次了，但是我遇到了一个情况，我有两个重复测量的值变量

          id sex  time      score1    score2
1  subject 1   m Time1 -0.20926263 0.2499310
2  subject 2   m Time1  0.17147511 3.2708905
3  subject 3   m Time1 -0.82619584 0.5993917
4  subject 4   f Time1 -0.95568823 4.4729726
5  subject 5   f Time1 -2.29939525 8.0101254
6  subject 1   m Time2 -0.37914702 3.6387589
7  subject 2   m Time2  0.26759909 4.9027533
8  subject 3   m Time2  0.07727621 2.1848642
9  subject 4   f Time2 -0.08613439 5.8747074
10 subject 5   f Time2 -0.02743044 4.3963938
11 subject 1   m Time3  0.07176053 3.7959496
12 subject 2   m Time3  0.46463917 5.2494579
13 subject 3   m Time3 -0.68764512 2.2639503
14 subject 4   f Time3 -0.56670061 2.3361909
15 subject 5   f Time3  1.70731774 5.8345116

快速重现数据帧（DF）的方法

---

我认为这样可以做到：

library(reshape)
m <- melt(DF)

或者更明确地说：

cast(m,id+sex~variable+time)

您可以将其缩减为一行：

recast(DF,id+sex~...)

---

如果您愿意，您可以使用较新的

restrape2

软件包，而不是

restrape

，将

cast

替换为

dcast

（

restrape2

中包含的

recast

版本没有给出所需的结果）。

考虑到提出这个问题的日期，Ben的答案非常好。但是，应该注意的是，在较新版本的“data.table”中包含的

dcast

函数可以处理类似的问题，而无需先

融化

数据。因此，这将是一种更有效的使用方法

library(data.table)
dcast(as.data.table(DF), id + sex ~ time, value.var = c("score1", "score2"))
##           id sex score1_Time1 score1_Time2 score1_Time3 score2_Time1 score2_Time2 score2_Time3
## 1: subject 1   m   0.78213630   -0.1557955  -0.10278773    1.5771598     1.013447    1.4583278
## 2: subject 2   m   0.07456498   -1.4707524   0.38767161    0.2372536     2.787854    3.0741317
## 3: subject 3   m  -1.98935170   -0.4781501  -0.05380504    4.4001015     2.226653    0.4493848
## 4: subject 4   f   0.61982575    0.4179416  -1.37705956    3.0527030     2.755023    3.5244309
## 5: subject 5   f  -0.05612874    1.3586796  -0.41499456    0.6580944     2.829981    1.5924235

---

? 我看不出最后的投票结果是什么？本用整形和这么小的代码把它钉住了。我对其他方法非常开放（不确定是否/如何使用data.table等）

cast(m,id+sex~variable+time)

recast(DF,id+sex~...)

library(data.table)
dcast(as.data.table(DF), id + sex ~ time, value.var = c("score1", "score2"))
##           id sex score1_Time1 score1_Time2 score1_Time3 score2_Time1 score2_Time2 score2_Time3
## 1: subject 1   m   0.78213630   -0.1557955  -0.10278773    1.5771598     1.013447    1.4583278
## 2: subject 2   m   0.07456498   -1.4707524   0.38767161    0.2372536     2.787854    3.0741317
## 3: subject 3   m  -1.98935170   -0.4781501  -0.05380504    4.4001015     2.226653    0.4493848
## 4: subject 4   f   0.61982575    0.4179416  -1.37705956    3.0527030     2.755023    3.5244309
## 5: subject 5   f  -0.05612874    1.3586796  -0.41499456    0.6580944     2.829981    1.5924235