使用重塑從寬轉長的問題 - tibble問題？

Question

我想將我的數據從寬轉換爲長。我有一個ID變量和131列的時間數據。所有列都是整數格式。數據以csv格式導入。

> class(ECGHR) 
[1] "tbl_df"  "tbl"  "data.frame" 

這裏是前6行數據的22隨時間變化的變量：

> head (ECGHR) 
# A tibble: 6 × 132 
id T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20 T21 T22 
<int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> 
1 2003 70 65 69 71 68 74 67 65 60 66 59 99 74 73 87 94 88 88 98 73 72 63 79 
2 2004 98 105 85 87 83 83 77 71 75 73 73 71 87 74 79 75 72 71 71 68 86 72 73 
3 2008 93 92 91 90 93 88 89 83 93 96 95 94 89 91 87 93 88 100 93 92 89 93 83 
4 2010 71 69 74 71 74 68 74 68 78 75 81 72 74 77 74 70 64 68 65 69 66 73 75 
5 2018 90 86 93 91 86 82 97 95 95 83 79 88 78 92 86 94 83 79 96 91 72 78 80 
6 2019 60 58 59 58 66 68 73 77 58 110 56 56 53 49 73 56 45 50 46 45 46 54 50 

這是我的重塑代碼：

ECGHR_long=reshape(ECGHR, varying=c(2:132), direction="long", idvar="id", sep="") 

這裏是警告消息：

Error in `row.names<-.data.frame`(`*tmp*`, value = paste(d[, idvar], times[1L], : invalid 'row.names' length 
In addition: Warning message: 
Setting row names on a tibble is deprecated. 

我習慣於使用數據框架，我無法弄清楚爲什麼它不會重塑（我是R的新手）。我需要將其轉換爲數據幀嗎？我會非常感謝任何見解！

Answer 1

要使用reshape功能R的基礎試試這個 - 我們省略idvar="id"因爲它可以搞懂這個問題本身，但如果你將它添加它不會傷害

reshape(as.data.frame(ECGHR), dir = "long", varying = list(2:ncol(ECGHR)), 
    times = names(ECGHR)[-1]) 
##   id time T0 
## 2003.T0 2003 T0 70 
## 2004.T0 2004 T0 98 
## 2008.T0 2008 T0 93 
## 2010.T0 2010 T0 71 
## 2018.T0 2018 T0 90 
## 2019.T0 2019 T0 60 
## etc. 

或使用reshape2包：

library(reshape2) 
melt(ECGHR, id.vars = 1) 

##  id variable value 
## 1 2003  T0 70 
## 2 2004  T0 98 
## 3 2008  T0 93 
## 4 2010  T0 71 
## 5 2018  T0 90 
## 6 2019  T0 60 

注：我們用這個輸入：

Lines <- "id T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T19 T20 T21 T22 
1 2003 70 65 69 71 68 74 67 65 60 66 59 99 74 73 87 94 88 88 98 73 72 63 79 
2 2004 98 105 85 87 83 83 77 71 75 73 73 71 87 74 79 75 72 71 71 68 86 72 73 
3 2008 93 92 91 90 93 88 89 83 93 96 95 94 89 91 87 93 88 100 93 92 89 93 83 
4 2010 71 69 74 71 74 68 74 68 78 75 81 72 74 77 74 70 64 68 65 69 66 73 75 
5 2018 90 86 93 91 86 82 97 95 95 83 79 88 78 92 86 94 83 79 96 91 72 78 80 
6 2019 60 58 59 58 66 68 73 77 58 110 56 56 53 49 73 56 45 50 46 45 46 54 50" 

ECGHR <- read.table(text = Lines, header = TRUE)