小编Lar*_*ury的帖子

我有一些来自Google 表单的数据，我想插入常用分隔的答案并复制参与者的 ID

• 数据如下：

> head(data)
   names         Q2               Q3                          Q4
1 PART_1     fruits    bananas, apples        brocolli, lettuce, potatoes
2 PART_2 vegetables   bananas, oranges                    brocolli
3 PART_3     fruits                        carrots, brocolli, lettuce

• 所需输出#1（用 Nas 填充）：

 names         Q2               Q3                          Q4
1 PART_1     fruits        bananas                brocolli  
  PART_1       NA          apples                 lettuce,
  PART_1       NA           NA                    potatoes
so on...

• 所需输出#2（重复非多项选择答案（如 Q1）：

 names         Q2               Q3                          Q4
1 PART_1     fruits        bananas                   brocolli  
  PART_1     fruits           apples                 lettuce,
  PART_1     fruits           NA                    potatoes
so on...

• 如果可能的话，tidyverse解决方案将不胜感激！ …

我有 12 列，其中包含 12 个测试的信息，每个测试都有三个不同的分数（bl、ind、dup），并且我有五个测试类别/类型matches('fluen|acur|dlp|outc|nota')。我试图将更长的它们分为五列'fluen'、dlp、'acur'、'ouct'、'nota'，其中将包含每个测试的测试分数/值和一个名为type的分类列，其中包含测试名称避免硬编码的因素（bl、ind、dup）。

• 数据：

head(my_data)
  ID blfluen indfluen dupfluen blacur indacur dupacur bldlp inddlp dupdlp blnota indnota dupnota
1 p1   77.58    97.37   102.10   5.33    5.05    5.15 69.33  52.42  60.20      7     6.0     6.0
2 p2   93.63    81.56    97.84   5.82    2.29    7.54 50.09  57.93  56.79      9     7.5     8.0

• 期望的输出：

ID      fluen dlp acur outc nota type

part1                            bl
part1                            ind
part1                            dup
part2                            bl
part2                            ind
part2                            dup

so on... …

我看过很多与arrange()问题相关的帖子，但没有一个能解决我的情况，希望这不是重复的。我有一些名为“Q1”、“Q2”、“Q3”等的列。使用 计算一些基本的描述性统计数据后rstatix::get_summary_stats()，我需要按升序排列新列variable（即，Q1 在 Q2 在 Q3 之前，等等）。我确信这是一个愚蠢的问题，但我看不出我做错了什么。

• 原始数据如下所示：

ID Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15
1 PART1  4  1  1  5  5  5  1  5  1   1   3   5   5   1   5
2 PART2  5  4  1  5  5  4  1  5  2   1   3   5   4   1   5
3 PART3  2  4  3  5  5  4  1  5  2   1 …