Rでは、データフレームの対角線を行に変換します。

Question

年齢コホートの妊娠可能性を予測するモデルを開発しています。私は現在、このようなデータフレームを持っています。行は年齢、列は年です。各セルの値は、その年の年齢別出生されています。しかし、私が欲しいのは、コホートなるように各行で

> df1 
    iso3 sex age fert1953 fert1954 fert1955 
14 AUS female 13 0.000 0.00000 0.00000 
15 AUS female 14 0.000 0.00000 0.00000 
16 AUS female 15 13.108 13.42733 13.74667 
17 AUS female 16 26.216 26.85467 27.49333 
18 AUS female 17 39.324 40.28200 41.24000 

。行と列は個々の年を表しているため、コホートデータは対角を取得することで取得できます。私はこのような結果を探しています：

> df2 
    iso3 sex ageIn1953 fert1953 fert1954 fert1955 
14 AUS female  13 0.000 0.00000 13.74667 
15 AUS female  14 0.000 13.42733 27.49333 
16 AUS female  15 13.108 26.85467 41.24000 
17 AUS female  16 26.216 40.28200 [data..] 
18 AUS female  17 39.324 [data..] [data..] 

はここdf1データフレームです：

df1 <- structure(list(iso3 = c("AUS", "AUS", "AUS", "AUS", "AUS"), sex = c("female", 
"female", "female", "female", "female"), age = c(13, 14, 15, 
16, 17), fert1953 = c(0, 0, 13.108, 26.216, 39.324), fert1954 = c(0, 
0, 13.4273333333333, 26.8546666666667, 40.282), fert1955 = c(0, 
0, 13.7466666666667, 27.4933333333333, 41.24)), .Names = c("iso3", 
"sex", "age", "fert1953", "fert1954", "fert1955"), class = "data.frame", row.names = 14:18) 

EDIT：

ここで私が最終的に使用ソリューションです。これはDavidの答えに基づいていますが、私はiso3の各レベルでこれを行う必要がありました。

df.ls <- lapply(split(f3, f = f3$iso3), FUN = function(df1) { 
    n <- ncol(df1) - 4 
    temp <- mapply(function(x, y) lead(x, n = y), df1[, -seq_len(4)], seq_len(n)) 
    return(cbind(df1[seq_len(4)], temp)) 
}) 
f4 <- do.call("rbind", df.ls) 

Answer 1

私は速度をテストしたが、data.tablev1.9.5、最近あなたが潜在的に、あなたがシフトする列のためにそうshift

と呼ばれる新しい（Cで書かれた）、リード/ラグ機能を可能性が実装していません例えば、それはmapplyと組み合わせて使用​​

library(data.table) 
n <- ncol(df1) - 4 # the number of years - 1 
temp <- mapply(function(x, y) shift(x, n = y, type = "lead"), df1[, -seq_len(4)], seq_len(n)) 
cbind(df1[seq_len(4)], temp) # combining back with the unchanged columns 
# iso3 sex age fert1953 fert1954 fert1955 
# 14 AUS female 13 0.000 0.00000 13.74667 
# 15 AUS female 14 0.000 13.42733 27.49333 
# 16 AUS female 15 13.108 26.85467 41.24000 
# 17 AUS female 16 26.216 40.28200  NA 
# 18 AUS female 17 39.324  NA  NA 

---

編集：あなたは簡単に開発をインストールすることができますあなたがdplyrをしたい場合は、

library(devtools) 
install_github("Rdatatable/data.table", build_vignettes = FALSE) 

いずれかの方法を使用してGitHubのからdata.tableのバージョンは、ここにここ

library(dplyr) 
n <- ncol(df1) - 4 # the number of years - 1 
temp <- mapply(function(x, y) lead(x, n = y), df1[, -seq_len(4)], seq_len(n)) 
cbind(df1[seq_len(4)], temp) 
# iso3 sex age fert1953 fert1954 fert1955 
# 14 AUS female 13 0.000 0.00000 13.74667 
# 15 AUS female 14 0.000 13.42733 27.49333 
# 16 AUS female 15 13.108 26.85467 41.24000 
# 17 AUS female 16 26.216 40.28200  NA 
# 18 AUS female 17 39.324  NA  NA 

Answer 2

を行くベースRのアプローチです：

df1[,5:ncol(df1)] <- mapply(function(x, y) {vec.list <- df1[-1:-y, x] 
         length(vec.list) <- nrow(df1) 
         vec.list}, 
         x=5:ncol(df1), y=1:(ncol(df1)-4)) 
df1 
# iso3 sex age fert1953 fert1954 fert1955 
#14 AUS female 13 0.000 0.00000 13.74667 
#15 AUS female 14 0.000 13.42733 27.49333 
#16 AUS female 15 13.108 26.85467 41.24000 
#17 AUS female 16 26.216 40.28200  NA 
#18 AUS female 17 39.324  NA  NA