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面板回归中R的数据转换

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我真的需要你帮助解决一个看似容易解决的问题 .

目前我正在开展一个涉及一些面板回归的项目 . 我有几个大的csv文件（每张最多1200万个条目），其格式如附图所示，而列（V1，V2）是个体，行（1,2,3）是时间标识符 .

为了使用 plm() -function，我需要将所有这些文件转换为以下数据结构：

ID Time X1 X2
1 1 x1 x2
1 2 x1 x2
1 ... ... ...
2 1 x1 x2
2 2 ... ...

我真的很难接受这种转变，我现在真的很沮丧，即我从哪里获得标识符和时间索引？如果您能够提供有关如何解决此问题的信息，我们将非常感激 .

如果我的问题不清楚，请问 .

最好的问候和提前感谢

enter image description here

输出应如下所示：

enter image description here

r panel regression reshape

2 回答

  • 1
    mydata<-structure(list(V1 = 10:13, V2 = 21:24, V3 = c(31L, 32L, 3L, 34L
    )), .Names = c("V1", "V2", "V3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
    -4L))

> mydata
  V1 V2 V3
1 10 21 31
2 11 22 32
3 12 23  3
4 13 24 34

    以下代码可用于您的数据而无需进行任何更改 . 为了说明，我只使用了上述数据 . 我使用了基础R reshape 功能

    long <- reshape(mydata, idvar = "time", ids = row.names(mydata),
                times = names(mydata), timevar = "id",
                varying = list(names(mydata)),v.names="value", new.row.names = 1:((dim(mydata)[2])*(dim(mydata)[1])),direction = "long")

> long
   id value time
1  V1    10    1
2  V1    11    2
3  V1    12    3
4  V1    13    4
5  V2    21    1
6  V2    22    2
7  V2    23    3
8  V2    24    4
9  V3    31    1
10 V3    32    2
11 V3     3    3
12 V3    34    4
long$id<-substr(long$id,2,4) # 4 is used to take into account your 416 variables
myout<-long[,c(1,3,2)]
> myout
   id time value
1   1    1    10
2   1    2    11
3   1    3    12
4   1    4    13
5   2    1    21
6   2    2    22
7   2    3    23
8   2    4    24
9   3    1    31
10  3    2    32
11  3    3     3
12  3    4    34
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  • 1

    这是另一种选择：从我的"splitstackshape"包中使用 Stacked .

    这里它适用于@ Metrics的样本数据：

    # install.packages("splitstackshape")
library(splitstackshape)
Stacked(cbind(id = 1:nrow(mydata), mydata), 
        id.vars="id", var.stubs="V", sep = "V")
#     id .time_1  V
#  1:  1       1 10
#  2:  1       2 21
#  3:  1       3 31
#  4:  2       1 11
#  5:  2       2 22
#  6:  2       3 32
#  7:  3       1 12
#  8:  3       2 23
#  9:  3       3  3
# 10:  4       1 13
# 11:  4       2 24
# 12:  4       3 34

    如果您的数据很大，那将会非常快 . 以下是您链接到的12MB数据集的速度 . 排序不同但数据相同 .

    它仍然不比 stack 快（但在某些时候， stack 开始减速） .

    请参阅下面的 system.time ：

    reshape（）

    system.time(out <- reshape(x, idvar = "time", ids = row.names(x),
                           times = names(x), timevar = "id",
                           varying = list(names(x)), 
                           v.names="value",
                           new.row.names = 1:prod(dim(x)), 
                           direction = "long"))
#    user  system elapsed 
#   53.11    0.00   53.11 
head(out)
#   id        value time
# 1 V1  0.003808635    1
# 2 V1 -0.018807416    2
# 3 V1  0.008875447    3
# 4 V1  0.001148695    4
# 5 V1 -0.019365004    5
# 6 V1  0.012436560    6

    Stacked（）

    system.time(out2 <- Stacked(cbind(id = 1:nrow(x), x), 
                            id.vars="id", var.stubs="V", 
                            sep = "V"))
#    user  system elapsed 
#    0.30    0.00    0.29 

out2
#           id .time_1            V
#      1:    1       1  0.003808635
#      2:    1      10 -0.014184635
#      3:    1     100 -0.013341843
#      4:    1     101  0.006784138
#      5:    1     102  0.006463707
#     ---                          
# 963868: 2317      95  0.009569451
# 963869: 2317      96  0.002497771
# 963870: 2317      97  0.009202519
# 963871: 2317      98  0.017007545
# 963872: 2317      99 -0.002495842

    stack（）

    system.time(out3 <- cbind(id = 1:nrow(x), stack(x)))
#    user  system elapsed 
#    0.09    0.00    0.09
head(out3)
#   id       values ind
# 1  1  0.003808635  V1
# 2  2 -0.018807416  V1
# 3  3  0.008875447  V1
# 4  4  0.001148695  V1
# 5  5 -0.019365004  V1
# 6  6  0.012436560  V1
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