Преобразование разделенных запятыми элементов в столбцы

У меня есть набор данных с несколькими столбцами, один из которых является столбцом для времени реакции. Эти времена реакции разделяются запятыми, чтобы обозначать времена реакции (одного и того же участника) для разных испытаний.

Например: строка 1 (т.е. данные от участника 1) имеет следующее под столбцом "время реакции"

reaction_times
2000,1450,1800,2200

Следовательно, это время реакции участника 1 для испытаний 1,2,3,4.

Теперь я хочу создать новый набор данных, в котором время реакции для этих испытаний будет составлять отдельные столбцы. Таким образом, я могу рассчитать среднее время реакции для каждого испытания.

              trial 1  trial 2  trial 3  trial 4 
participant 1:   2000     1450     1800     2200

Я попробовал "colsplit" из пакета "reshape2", но это, похоже, не разбивает мои данные на новые столбцы (возможно, потому, что мои данные все в 1 ячейке).

Любые предложения?

Ответ 1

Я думаю, что вы ищете функцию strsplit(),

a = "2000,1450,1800,2200"
strsplit(a, ",")
[[1]]                                                                                                                                                       
[1] "2000" "1450" "1800" "2200"

Обратите внимание, что strsplit возвращает список, в этом случае только с одним элементом. Это связано с тем, что strsplit принимает в качестве вектора векторы. Таким образом, вы также можете поместить длинный вектор ваших персонажей из одной ячейки в функцию и вернуть разбитый список этого вектора. В более подходящем примере это выглядит так:

# Create some example data
dat = data.frame(reaction_time = 
       apply(matrix(round(runif(100, 1, 2000)), 
                     25, 4), 1, paste, collapse = ","),
                     stringsAsFactors=FALSE)
splitdat = do.call("rbind", strsplit(dat$reaction_time, ","))
splitdat = data.frame(apply(splitdat, 2, as.numeric))
names(splitdat) = paste("trial", 1:4, sep = "")
head(splitdat)
  trial1 trial2 trial3 trial4
1    597   1071   1430    997
2    614    322   1242   1140
3   1522   1679     51   1120
4    225   1988   1938   1068
5    621    623   1174     55
6   1918   1828    136   1816

и, наконец, рассчитать среднее значение для человека:

apply(splitdat, 1, mean)
[1] 1187.50  361.25  963.75 1017.00  916.25 1409.50  730.00 1310.75 1133.75
[10]  851.25  914.75  881.25  889.00 1014.75  676.75  850.50  805.00 1460.00
[19]  901.00 1443.50  507.25  691.50 1090.00  833.25  669.25

Ответ 2

Изящным, хотя и довольно тяжелым способом, является использование read.csv в сочетании с textConnection. Предполагая, что ваши данные находятся в кадре данных, df:

x <- read.csv(textConnection(df[["reaction times"]]))

Ответ 3

Старый вопрос, но я наткнулся на него из еще одного недавнего вопроса (который кажется несвязанным).

Оба существующих ответа являются подходящими, но я хотел бы поделиться ответом, связанным с созданным мной пакетом, называемым "splitstackshape", который является быстрым и имеет простой синтаксис.

Вот некоторые примеры данных:

set.seed(1)
dat = data.frame(
  reaction_time = apply(matrix(round(
    runif(24, 1, 2000)), 6, 4), 1, paste, collapse = ","))

Это расщепление:

library(splitstackshape)
cSplit(dat, "reaction_time", ",")
#    reaction_time_1 reaction_time_2 reaction_time_3 reaction_time_4
# 1:             532            1889            1374             761
# 2:             745            1322             769            1555
# 3:            1146            1259            1540            1869
# 4:            1817             125             996             425
# 5:             404             413            1436            1304
# 6:            1797             354            1984             252

И, необязательно, если вам нужно взять rowMeans:

rowMeans(cSplit(dat, "reaction_time", ","))
# [1] 1139.00 1097.75 1453.50  840.75  889.25 1096.75

Ответ 4

Другая опция, использующая dplyr и tidyr с примерами примера Paul Hiemstra:

# create example data
data = data.frame(reaction_time = 
                     apply(matrix(round(runif(100, 1, 2000)), 
                                  25, 4), 1, paste, collapse = ","),
             stringsAsFactors=FALSE)
head(data)

# clean data
data2 <- data %>% mutate(split_reaction_time = str_split(as.character(reaction_time), ",")) %>% unnest(split_reaction_time) 
data2$col_names <- c("trial1", "trial2", "trial3", "trial4")
data2 <- data2 %>% spread(key = col_names, value = split_reaction_time) %>% select(-reaction_time)
head(data2)