R 中用于面板回归的数据转换

我真的需要你的帮助来解决一个对你来说似乎很容易解决的问题。

目前我正在从事一个涉及一些面板回归的项目。我有几个大型 csv 文件（每张最多 1200 万个条目），其格式如所附图片所示，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 ... ...

我真的很挣扎于这种转变，现在我真的很沮丧，即我从哪里获得标识符和时间索引？ 如果您能为我提供如何解决此问题的信息，我将不胜感激。

如果我的问题你不清楚，尽管问。

预先致以最诚挚的问候和感谢

输出应如下所示：

 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，无需进行任何更改。为了便于说明，我仅使用了上述数据。我用的是基础Rreshape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