entityMap|blocks|key|51ipd|text|首先，我们使用tidyr中的pivot_longer，并将其设置为为每个列创建一个组(行)：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|7igbf|newdf+=+tidyr::pivot_longer(df[,6:9],+cols=everything())|code-block|syntax|javascript|49oh0|这就给出了：|23iq3|++name++++++value
1+Yes+Col_B+++++7
2+No+Col_B++++++9
3+Yes+Col_W+++++3
4+No+Col_W++++++2|79pq|现在我们需要将name列分成两部分，一个表示是或否，一个表示B或W。我们通过在这些名称中找到一个模式(正则表达式)来做到这一点：|arpud|模式是(是或否)(+Col_)(B或W)，我们将其写为"(Yes%7CNo)+Col_(B%7CW)"。然后，我们运行一个循环，为第一个组(其中组由括号设置)创建一列(由"\\1"给出)，并为第二组("\\2")创建另一列，并使用paste0("\\",i)完成此操作。|6ja9v|newdf+=+cbind(NA,+NA,+newdf)+#Creating+2+empty+columns

for(i+in+c(1,2)){
++newdf[,i]+=+gsub("(Yes%7CNo)+Col_(B%7CW)",
+++++++++++++++++++paste0("\\",i),
+++++++++++++++++++newdf$name)}

newdf$name+=+NULL+#Getting+rid+of+the+name+column
colnames(newdf)+=+c("Yes+or+No",+"B+or+W",+"Value")|8a0ph|输出：|5i649|++Yes+or+No+B+or+W+Value
1+++++++Yes++++++B+++++7
2++++++++No++++++B+++++9
3+++++++Yes++++++W+++++3
4++++++++No++++++W+++++2|6mig7^0|7|5|E|C|0|0|0|0|7|4|0|R|K|29|5|2O|5|33|E|0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|10|9|@$A|11|B|12|C|D]|$A|13|B|14|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|G|4|H|6|I|8|15|9|@]|E|@]|F|$J|K]]|$2|L|4|M|6|7|8|16|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|N|4|O|6|I|8|17|9|@]|E|@]|F|$J|K]]|$2|P|4|Q|6|7|8|18|9|@$A|19|B|1A|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|R|4|S|6|7|8|1B|9|@$A|1C|B|1D|C|D]|$A|1E|B|1F|C|D]|$A|1G|B|1H|C|D]|$A|1I|B|1J|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|T|4|U|6|I|8|1K|9|@]|E|@]|F|$J|K]]|$2|V|4|W|6|7|8|1L|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|X|4|Y|6|I|8|1M|9|@]|E|@]|F|$J|K]]|$2|Z|4|-4|6|7|8|1N|9|@]|E|@]|F|$]]]]

First we use <code>pivot_longer</code> from <code>tidyr</code>, and set it to create one group (line) for every column:
<pre><code>newdf = tidyr::pivot_longer(df[,6:9], cols=everything())
</code></pre>
Which gives:
<pre><code> name value
1 Yes Col_B 7
2 No Col_B 9
3 Yes Col_W 3
4 No Col_W 2
</code></pre>
Now we need to separate the <code>name</code> column into two, one for the yes or no, one for the B or W. We do that with finding a pattern in those names (regular expressions):
The pattern is (yes or no)( Col_)(B or W), we write that as <code>&quot;(Yes|No) Col_(B|W)&quot;</code>. Then we run a loop to create one column for the first group - where the groups are set by the brackets - (given by <code>&quot;\\1&quot;</code>), and another for the second (<code>&quot;\\2&quot;</code>), and use <code>paste0(&quot;\\&quot;,i)</code> to do this.
<pre><code>newdf = cbind(NA, NA, newdf) #Creating 2 empty columns

for(i in c(1,2)){
 newdf[,i] = gsub(&quot;(Yes|No) Col_(B|W)&quot;,
 paste0(&quot;\\&quot;,i),
 newdf$name)}

newdf$name = NULL #Getting rid of the name column
colnames(newdf) = c(&quot;Yes or No&quot;, &quot;B or W&quot;, &quot;Value&quot;)
</code></pre>
Output:
<pre><code> Yes or No B or W Value
1 Yes B 7
2 No B 9
3 Yes W 3
4 No W 2
</code></pre>

entityMap|blocks|key|11im6|text|以下是Ricardo的另一个版本，其中大部分名称拆分和分隔是在pivot_longer函数中完成的：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|6rnbm|df<-data.frame(`Yes+Col_B`=7,+`No+Col_B`=9,+`Yes+Col_W`=3,+`No+Col_W`=2)+

library(tidyr)
library(dplyr)

answer+<-+pivot_longer(df,+contains("Col_"),+names_sep+=+"_",+names_to=c("Yes_No",+".value"))+%25>%25+
+++++++++++++++mutate(Yes_No=str_replace(Yes_No,+"\\.Col",+""))

answer
##+A+tibble:+2+x+3
#++Yes_No+++++B+++++W
#++<chr>++<dbl>+<dbl>
#1+Yes++++++++7+++++3
#2+No+++++++++9+++++8

chisq.test(answer[+,+c("B",+"W")])
#since+counts+are+less+than+5+suggest+the+Fisher's+Exact+Test
fisher.test(answer[+,+c("B",+"W")])|code-block|syntax|javascript|cvdsb|卡%5E2测试通常每个类别至少需要5个成员进行分析，因此我将Fisher的精确测试作为替代。|69npn^0|V|C|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|O|9|@$A|P|B|Q|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|G|4|H|6|I|8|R|9|@]|E|@]|F|$J|K]]|$2|L|4|M|6|7|8|S|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|N|4|-4|6|7|8|T|9|@]|E|@]|F|$]]]]

Here is another version to Ricardo, where most of the name splitting and separation is accomplished within the <code>pivot_longer</code> function:
<pre><code>df&lt;-data.frame(`Yes Col_B`=7, `No Col_B`=9, `Yes Col_W`=3, `No Col_W`=2) 

library(tidyr)
library(dplyr)

answer &lt;- pivot_longer(df, contains(&quot;Col_&quot;), names_sep = &quot;_&quot;, names_to=c(&quot;Yes_No&quot;, &quot;.value&quot;)) %&gt;% 
 mutate(Yes_No=str_replace(Yes_No, &quot;\\.Col&quot;, &quot;&quot;))

answer
## A tibble: 2 x 3
# Yes_No B W
# &lt;chr&gt; &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;
#1 Yes 7 3
#2 No 9 8

chisq.test(answer[ , c(&quot;B&quot;, &quot;W&quot;)])
#since counts are less than 5 suggest the Fisher's Exact Test
fisher.test(answer[ , c(&quot;B&quot;, &quot;W&quot;)])
</code></pre>
The chi^2 test generally needs at least 5 members per category for analysis, thus I have included the Fisher's Exact test as alternative.

I have a list of columns below.
<pre><code>col 1|col 2|col 3|col 4|col 5|Yes Col_B|No Col_B|Yes Col_W|No Col_W
 1 1 3 3 5 7 9 3 2
</code></pre>
What i would like to do is take the last four columns and take Yes Col_B, No Col_B, Yes Col_W, and No Col_W and then imagine them as two columns
<pre><code>Yes or No| B or W
 7 B
 9 B
 3 W
 2 W
</code></pre>
Now that i have two temporary columns I could run a chisquare to indicate if Yes or No is dependent on B or W
<pre><code> test &lt;- chisq.test(table(data$YesorNo, data$BorW)) 
</code></pre>

Create a chi-square table from 4 columns and pair 2 of the values together to make one dependent and other indenpendent

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 我有一个列在下面的列表。 col 1|col 2|col 3|col 4|col 5|Yes Col_B|No Col_B|Yes Col_W|No Col_W 1      1      3     3     5          7        9        3         2 我想要做的是取最后四列...

问创建一个由4列和2对值组成的卡方表格，使其中一个为依赖项，另一个为独立项
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