reshape2】的更多相关文章

介绍如何使用reshape2包将宽型数据转换成长型数据,将长型数据转换成宽型数据.Reshape2是Hadley Wickham开发和维护的. 1.长数据VS宽数据 宽型数据:每列代表一个不同的变量.例如datasets包中的mtcars数据集就是宽型数据: mt=mtcars View(mt) 长型数据:一列包含了所有可能的变量,另一列是对应的取值.长数据有一列数据是变量的类型,有一列是变量的值.长数据不一定只有两列.ggplot2需要长类型的数据,plyr也需要长类型的数据,大多数的模型(比…
前面一篇讲了cast,想必已经见识到了reshape2的强大,当然在使用cast时配合上melt这种强大的揉数据能力才能表现的淋漓尽致. 下面我们来看下,melt这个函数以及它的特点. melt(data, ..., na.rm = FALSE, value.name = "value") 从这里来看函数的参数也相对比较简单,data表示要处理的数据,na.rm表示缺失值处理办法,value.name用于重命名值所在列的名称 另外,melt函数的难点在于,不同数据结构,用到的参数可能是…
我们在做数据分析的时候,对数据进行操作也是一项极其重要的内容,这里我们同样介绍强大包reshape2,其中的几个函数,对数据进行操作cast和melt两个函数绝对少不了. 首先是cast,把长型数据转换成你想要的任何宽型数据, dcast(data, formula, fun.aggregate = NULL, ..., margins = NULL, subset = NULL, fill = NULL, drop = TRUE, value.var = guess_value(data))…
require(reshape2)x = data.frame(subject = c("John", "Mary"),                 time = c(1,1),                age = c(33,NA),                weight = c(90, NA),                height = c(2,2))x  subject time age weight height1    John   …
数据重塑通常使用reshape2包,reshape2包用于实现对宽数据及长数据之间的相互转换,由于reshape2包不在R的默认安装包列表中,在第一次使用之前,需要安装和引用: install.packages("reshape2") library(reshape2) 重塑数据,首先把数据融合(melt),以使每一行都有唯一的标识-变量组合,然后把数据重塑(cast)为想要的任何形状.在重塑过程中,可以使用任何函数对数据进行整合,也可以把长格式转换为宽格式,这种操作类似于Excel的…
R语言中提供了许多用来整合和重塑数据的强大方法. 整合 aggregate 重塑 reshape 在整合数据时,往往将多组观测值替换为根据这些观测计算的描述统计量. 在重塑数据时,则会通过修改数据的结构(行与列)来决定数据的组织方式. 样例数据:mtcars 从Motor Trend杂志(1974)提取的,它描述了34种车型的设计和性能特点(气缸数.排量.马力.每加仑汽油行驶的英里数,等等,详细可使用help(mtcars). 一.转置 反转行和列,使用函数t()即可对一个矩阵或数据框进行转置.…
我们已经学习了如何筛选.排序.合并和汇总数据框.这些操作只适用于行和列,然而有时候我们需要做一些更复杂的事情.例如,下面这段代码读取了一个数据集,包含了两种产品不同日期的质量和耐久性的测试结果:toy_tests <- read_ _csv("data/product-toy-tests.csv")toy_tests## id date sample quality durability## 1 T01 20160201 100 9 9## 2 T01 20160302 150…
melt()函数melt为熔化.溶解的意思,此处可理解为扔进去一个东西,出来另外一个本质一样但形状不一样的东西.语法结构:melt(data, ..., na.rm = FALSE, value.name = "value") 其中:data可以是数据框.数组或列表,melt()函数会根据数据类型选择 melt.data.frame, melt.array 或 melt.list 函数进行实际操作. (1)数据类型为data.frame时:扔进去的是data.frame,出来的仍是da…
0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/…
本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图…