将R列名转换为id变量

我很困惑，甚至没能找到我要找的东西。我有一个针对不同国家的多年调查，目前是这样的：

Question Year CountryA CountryB ... CountryZ 1 1999 Yes No No 2 1999 Yes Yes Yes 问题年份CountryA CountryB。。。CountryZ 1 1999是否否 1999年2月是的是的 也就是说，它目前是按问题组织的。我想按国家、年份和问题编号排列数据：
Country Year Question Answer A 1999 1 Yes A 1999 2 Yes B 1999 1 No B 1999 2 Yes

国家年问题答案 A 1999年1月1日是 A 1999年2月，是的 B 1999年第1号 B 1999 2是的

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等等这可能吗？我似乎找不到任何东西来引导我找到正确的答案。
提前谢谢

最直接的方法是使用“重塑2”中的

melt

。假设您的data.frame名为“mydf”：

---

使现代化 我的脑子里并没有想着如何正确处理base

restrape

中生成的名称，但您也可以这样做：

names(mydf) <- sub("Country", "Country.", names(mydf))
setNames(
  reshape(mydf, direction="long", idvar=1:2, varying=3:ncol(mydf)),
  c("Question", "Year", "Country", "Answer"))
#          Question Year Country Answer
# 1.1999.A        1 1999       A    Yes
# 2.1999.A        2 1999       A    Yes
# 1.1999.B        1 1999       B     No
# 2.1999.B        2 1999       B    Yes
# 1.1999.Z        1 1999       Z     No
# 2.1999.Z        2 1999       Z    Yes

---

names（mydf）最直接的方法是使用“重塑2”中的
melt
。假设您的data.frame名为“mydf”：


使现代化
我的脑子里并没有想着如何正确处理base
restrape
中生成的名称，但您也可以这样做：

names(mydf) <- sub("Country", "Country.", names(mydf))
setNames(
  reshape(mydf, direction="long", idvar=1:2, varying=3:ncol(mydf)),
  c("Question", "Year", "Country", "Answer"))
#          Question Year Country Answer
# 1.1999.A        1 1999       A    Yes
# 2.1999.A        2 1999       A    Yes
# 1.1999.B        1 1999       B     No
# 2.1999.B        2 1999       B    Yes
# 1.1999.Z        1 1999       Z     No
# 2.1999.Z        2 1999       Z    Yes

遵循@Ananda方法的名称（mydf）

DF <- read.table(text="Question \t Year CountryA    CountryB    CountryZ
1   1999    Yes No  No
2   1999    Yes Yes Yes", sep="\t", header=T)

> DF
  Question Year CountryA CountryB CountryZ
1        1 1999      Yes       No       No
2        2 1999      Yes      Yes      Yes

DF <- melt(DF, id.vars=1:2, value.name="Answer", variable.name="Country")

> DF
  Question Year  Country Answer
1        1 1999 CountryA    Yes
2        2 1999 CountryA    Yes
3        1 1999 CountryB     No
4        2 1999 CountryB    Yes
5        1 1999 CountryZ     No
6        2 1999 CountryZ    Yes

DF
问题年份CountryA CountryB CountryZ
1 1999年1月1日是否
2 1999年2月是的是的
DF-DF
问题年份国家答案
1 1999年11月a是
2 1999年2月a是
3.1 1999年国家B号
4.2 1999国家B是的
5.1 1999年国家Z号
6.2 1999 CountryZ是的

然后，只需按照@Ananda的方法更改国家栏的级别…

DF <- read.table(text="Question \t Year CountryA    CountryB    CountryZ
1   1999    Yes No  No
2   1999    Yes Yes Yes", sep="\t", header=T)

> DF
  Question Year CountryA CountryB CountryZ
1        1 1999      Yes       No       No
2        2 1999      Yes      Yes      Yes

DF <- melt(DF, id.vars=1:2, value.name="Answer", variable.name="Country")

> DF
  Question Year  Country Answer
1        1 1999 CountryA    Yes
2        2 1999 CountryA    Yes
3        1 1999 CountryB     No
4        2 1999 CountryB    Yes
5        1 1999 CountryZ     No
6        2 1999 CountryZ    Yes

DF
问题年份CountryA CountryB CountryZ
1 1999年1月1日是否
2 1999年2月是的是的
DF-DF
问题年份国家答案
1 1999年11月a是
2 1999年2月a是
3.1 1999年国家B号
4.2 1999国家B是的
5.1 1999年国家Z号
6.2 1999 CountryZ是的

然后，这只是一个改变国家栏级别的问题