使用tidyr或dplyr整形數據以用於面板數據研究

Question

我有一個數據框，有28行和26列。每列代表一天，每一行代表一段時間t。它看起來像這樣：

dput(head(training_data,10)) 
structure(list(X11950.0 = c(1L, 15L, 15L, 18L, 31L, 57L, 96L, 
134L, 235L, 291L), X11952.0 = c(0L, 15L, 11L, 18L, 45L, 76L, 
97L, 115L, 200L, 234L), X11955.0 = c(0L, 13L, 14L, 10L, 30L, 
49L, 86L, 114L, 193L, 239L), X11956.0 = c(0L, 15L, 10L, 8L, 38L, 
41L, 96L, 117L, 222L, 227L), X11957.0 = c(0L, 10L, 8L, 14L, 33L, 
61L, 84L, 143L, 211L, 249L), X11958.0 = c(0L, 18L, 14L, 16L, 
48L, 49L, 87L, 117L, 209L, 258L), X11959.0 = c(0L, 14L, 14L, 
17L, 33L, 57L, 93L, 100L, 189L, 241L), X11962.0 = c(0L, 8L, 8L, 
16L, 29L, 48L, 88L, 126L, 202L, 211L), X11963.0 = c(0L, 8L, 10L, 
14L, 44L, 51L, 98L, 148L, 228L, 218L), X11964.0 = c(0L, 15L, 
16L, 12L, 39L, 59L, 109L, 138L, 227L, 233L), X11965.0 = c(0L, 
14L, 13L, 18L, 34L, 46L, 89L, 154L, 199L, 264L), X11966.0 = c(0L, 
18L, 13L, 15L, 37L, 49L, 93L, 142L, 183L, 236L), X11969.0 = c(0L, 
7L, 10L, 15L, 34L, 34L, 84L, 136L, 206L, 233L), X11970.0 = c(0L, 
12L, 14L, 25L, 36L, 50L, 121L, 145L, 206L, 238L), X11971.0 = c(0L, 
17L, 8L, 20L, 36L, 47L, 92L, 108L, 144L, 147L), X12088.0 = c(0L, 
5L, 10L, 9L, 35L, 55L, 92L, 112L, 215L, 241L), X12089.0 = c(1L, 
8L, 10L, 15L, 15L, 0L, 46L, 118L, 221L, 241L), X12090.0 = c(0L, 
8L, 10L, 15L, 46L, 43L, 101L, 106L, 225L, 235L), X12091.0 = c(0L, 
5L, 13L, 19L, 40L, 40L, 80L, 119L, 214L, 208L), X12092.0 = c(0L, 
9L, 13L, 18L, 41L, 41L, 89L, 100L, 205L, 200L), X12095.0 = c(0L, 
8L, 13L, 6L, 32L, 55L, 69L, 112L, 199L, 202L), X12096.0 = c(0L, 
7L, 12L, 27L, 40L, 36L, 102L, 119L, 216L, 228L), X12097.0 = c(0L, 
9L, 15L, 14L, 43L, 51L, 94L, 122L, 220L, 231L), X12098.0 = c(0L, 
10L, 15L, 14L, 47L, 39L, 90L, 117L, 223L, 221L), X12099.0 = c(0L, 
9L, 13L, 16L, 39L, 52L, 94L, 110L, 220L, 216L), X12102.0 = c(0L, 
9L, 10L, 9L, 51L, 43L, 82L, 98L, 175L, 196L)), .Names = c("X11950.0", 
"X11952.0", "X11955.0", "X11956.0", "X11957.0", "X11958.0", "X11959.0", 
"X11962.0", "X11963.0", "X11964.0", "X11965.0", "X11966.0", "X11969.0", 
"X11970.0", "X11971.0", "X12088.0", "X12089.0", "X12090.0", "X12091.0", 
"X12092.0", "X12095.0", "X12096.0", "X12097.0", "X12098.0", "X12099.0", 
"X12102.0"), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame") 

我試圖做迴歸分析，迴歸每個時間段在給定的一天的前3個值。爲此，我想要以這樣的方式存儲數據：對於每一行，列1 yt將包含時間值t，並且列2到4將包含y(t-1)直到y(t-3)。

到目前爲止我的代碼是這樣的：

a <- stack(training_data)[,1, drop=FALSE] 
panel.data <- read.csv(text="indiv, t, yt, y.t.1, y.t.2, y.t.3", 
        colClasses = c(integer(), integer(), integer(), 
            integer(), integer(), integer()), 
        stringsAsFactors = FALSE) 
for(block.id in (0: ((nrow(a)/28) -1))) { 
    # day blocks 
    block <- a[(28*(block.id)+1) : (28*(block.id+1)), ] 
    yt <- block[4:28] 
    first.time.period <- block[3:27] 
    second.time.period <- block[2:26] 
    third.time.period <- block[1:25] 

    insert.block <- c((25*(block.id)+1) : (25*(block.id+1))) 
    panel.data[insert.block, ]$yt <- yt 
    panel.data[insert.block, ]$y.t.1 <- first.time.period 
    panel.data[insert.block, ]$y.t.2 <- second.time.period 
    panel.data[insert.block, ]$y.t.3 <- third.time.period 

} 

再次請記住，有每天28個時間段。

這是有效的，但它很難做到，而且很醜，並且不能真正重用。例如，現在我有另外一個數據集，它看起來像這樣，但行數不同，我想將這個表與另一個表等連接起來，這很令人頭疼。

我的問題：有沒有辦法做到這一點，最好是哈德利的包（tidyr，dplyr）更乾淨？我已經研究了這兩點，也許spread()會做到這一點？我是這些軟件包的初學者，即使我已經嘗試了幾個小時，但現在我還沒有能夠解決這個問題。

Answer 1

這是一個解決方案。我假設你不想重疊天（即第二天第一期的t-1不應該是第一天的最後一期）。如果情況並非如此，請刪除group_by()聲明。 slice()刪除每一天的前三個時間段。

gather(df,day,y) %>% 
    group_by(day) %>% 
    mutate(t1=lag(y), 
     t2=lag(t1), 
     t3=lag(t2)) %>% 
    slice(-c(1:3))