如何使用tidyr堆叠家庭花名册中的多个列

Question

我有调查数据，每个家庭都有一个受访者被问及每个家庭成员的年龄和教育水平。数据很广泛，因为每个家庭成员的年龄和受教育程度都有索引列。

下面是一个简单的例子：

df <- 
  data.frame(
    HHID = 1:2,
    age_1 = c(4, 19),
    yrsedu_1 = c(8,12),    
    age_2 = c(7, 6),
    yrsedu_2 = c(14, 6)
  )

因此，age_1是家庭1中一个成员的年龄，edu_2是他们的教育水平。

从本质上讲，我希望将成对的列(每个家庭成员2列)堆叠在一起，以得到如下所示的长数据集：

  data.frame(
    HHID = c(1,1,2,2),
    hh_child_number = c(1,2,1,2),
    age = c(4,7,19,6),    
    yrsedu = c(8,14,12,6))  

如何在tidyr中使用gather执行此操作？成对的列造成了问题。

Answer 1

当gather停用时，您可以使用新的pivot_longer：

tidyr::pivot_longer(df, cols = -HHID, 
         names_to = c(".value", "hh_child_number"), 
         names_sep = "_") %>% type.convert(as.is = TRUE)


# A tibble: 4 x 4
#   HHID hh_child_number   age yrsedu
#  <int>           <int> <int>  <int>
#1     1               1     4      8
#2     1               2     7     14
#3     2               1    19     12
#4     2               2     6      6

Answer 2

它不是一个tidyverse解决方案，但只提一下，一种替代方法是使用data.table中的melt函数

library(data.table)
age <- grep("age",colnames(df))
yr <- grep("yrsedu", colnames(df))

setDT(df)
melt(df, measure = list(age,yr), value.name = c("Age", "Yrsedu"), variable.name = "hh_child_number")

   HHID hh_child_number Age Yrsedu
1:    1               1   4      8
2:    2               1  19     12
3:    1               2   7     14
4:    2               2   6      6