我尝试使用dplyr
库合并到不同的电子表格,并进行以下操作。
db0 <- t0 %>%
mutate(GROUP = ifelse(GROUP == 'CONTROLLO', 'CONTROL','TRAINING')) %>%
mutate(GROUP = factor(GROUP, levels = c('CONTROL' ,"TRAINING"))) %>%
pivot_longer(c(ADAS_CogT0:SVF_T0), names_to = 'tests0', values_to = 'score0') %>%
arrange(tests0) %>%
pivot_longer(c(ADAS_CogT7:SVF_T7), names_to = 'tests7', values_to = 'score7') %>%
arrange(tests7) %>%
mutate(
Gender = factor(if_else(
Gender == "1", "M", "F"
), levels = c("M", "F"))
) %>% mutate(tests0 = factor(tests0,
levels = c('ADAS_CogT0',
'PVF_T0', 'ROCF_CT0', 'ROCF_IT0',
'ROCF_RT0', 'SVF_T0'))) %>%
mutate(tests7 = factor(tests7,
levels = c('ADAS_CogT7',
'PVF_T7', 'ROCF_CT7', 'ROCF_IT7',
'ROCF_RT7', 'SVF_T7')))
在你个人看来,这段代码中有没有什么步骤可以简化?有没有多余的地方可以删除。无论如何,我在这里报告的是已经合并的数据集
这里两个不同电子表格的数据已经合并。如果你愿意,你可以用现在的数据来计算。
1条答案
按热度按时间qhhrdooz1#
根据显示的代码,当我们顺序执行多个
pivot_longer
时,行将被展开。如果我们想一次对每个键/值对在一个步骤中完成这一操作,可以选择to_long