在R/Excel中转换面板数据

我有以下数据集，其中WEEK指定某一年中的一周（W03046是2003年的第46周），而MSBRAND表示特定品牌在相应周中的市场份额：

WEEK    MSBRAND1    MSBRAND2    MSBRAND3    
W03046  0.20        0.50        0.30
W03047  0.15        0.55        0.30
W03048  0.25        0.30        0.45
....    ...         ...         ...

我要创建以下数据集：

WEEK    BRAND    SHARE    weekdummy1 weekdummy2 weekdummy3 branddummy1 branddummy3
1       1        0.20     1          0             0       1           0
1       2        0.50     1          0             0       0           1
1       3        0.30     1          0             0       0           0
2       1        0.15     0          1             0       1           0
2       2        0.55     0          1             0       0           1
2       3        0.30     0          1             0       0           0
3       1        0.25     0          0             1       1           0
3       2        0.30     0          0             1       0           1
3       3        0.45     0          0             1       0           0

有人知道我如何从第一个数据集到第二个数据集吗？在R或Excel中

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非常感谢。

这里有一种方法，使用“重塑2”中的

melt

，然后使用“data.table”中的一点额外内容：

步骤1：使数据变长

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在更高版本的“data.table”中，

dcast.data.table

将能够在一个步骤中处理多个铸件。目前，解决方案是分别为“week”和“brand”创建虚拟变量并合并它们

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您可能还希望按年度和周对结果进行排序。

在R中，您将研究从“宽”到“长”的重塑函数。它看起来像下面的代码（不运行）

这应该让你开始

有关虚拟变量，请参见

library(data.table)
library(reshape2)
DT <- as.data.table(mydf)
DTL <- melt(DT, id.vars = "WEEK", 
            variable.name = "brand",
            value.name = "share")
DTL[, `:=`(dummy = 1, 
           brand = gsub("MSBRAND", "", brand),
           year = substr(WEEK, 2, 3), 
           week = substr(WEEK, 4, 6), 
           WEEK = NULL)]
DTL[, id := 1:nrow(DTL)]
setkey(DTL, id)

weekDummy <- setnames(
  dcast.data.table(DTL, id ~ week, value.var = "dummy", fill = 0),
  c("id", paste0("wd", seq_along(unique(DTL$week)))))
    brandDummy <- setnames(
      dcast.data.table(DTL, id ~ brand, value.var = "dummy", fill = 0),
      c("id", paste0("bd", seq_along(unique(DTL$brand)))))

DTL[weekDummy][brandDummy]
#    brand share dummy year week id wd1 wd2 wd3 bd1 bd2 bd3
# 1:     1  0.20     1   03  046  1   1   0   0   1   0   0
# 2:     1  0.15     1   03  047  2   0   1   0   1   0   0
# 3:     1  0.25     1   03  048  3   0   0   1   1   0   0
# 4:     2  0.50     1   03  046  4   1   0   0   0   1   0
# 5:     2  0.55     1   03  047  5   0   1   0   0   1   0
# 6:     2  0.30     1   03  048  6   0   0   1   0   1   0
# 7:     3  0.30     1   03  046  7   1   0   0   0   0   1
# 8:     3  0.30     1   03  047  8   0   1   0   0   0   1
# 9:     3  0.45     1   03  048  9   0   0   1   0   0   1

#Let d be your data set and let d$WEEK be of type factor

d$WEEK=as.numeric(d$WEEK) #change to numeric 

new.d = reshape(d,varying=names(d)[2:4],v.names="SHARE",
        timevar="BRAND", times=1:3, direction="long", idvar="WEEK")

new.d=new.d[order(d.new$WEEK,d.new$BRAND,] #re-order