R語言數據重塑
R語言中的數據重塑是關於變化的數據分為行和列的方式。大多數R地數據處理的時候是通過將輸入的數據作為一個數據幀進行。這是很容易提取一個數據幀的行和列數據，但在某些情況，當我們需要的數據幀的格式是不同的來自收到它的格式。 R有許多函數用來分割，合並，改變行列，反之亦然在一個數據幀。
接合列和行中的數據幀
我們可以加入多個向量創建使用 cbind()函數返回數據幀。同時，我們也可以使用 rbind()函數合並兩個數據幀。
# Create vector objects.
city <- c("Tampa","Seattle","Hartford","Denver")
state <- c("FL","WA","CT","CO")
zipcode <- c(33602,98104,06161,80294)
# Combine above three vectors into one data frame.
addresses <- cbind(city,state,zipcode)
# Print a header.
cat("# # # # The First data frame\n")
# Print the data frame.
print(addresses)
# Create another data frame with similar columns
new.address <- data.frame(
city = c("Lowry","Charlotte"),
state = c("CO","FL"),
zipcode = c("80230","33949"),
stringsAsFactors=FALSE
)
# Print a header.
cat("# # # The Second data frame\n")
# Print the data frame.
print(new.address)
# Combine rows form both the data frames.
all.addresses <- rbind(addresses,new.address)
# Print a header.
cat("# # # The combined data frame\n")
# Print the result.
print(all.addresses)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
# # # # The First data frame
city state zipcode
[1,] "Tampa" "FL" "33602"
[2,] "Seattle" "WA" "98104"
[3,] "Hartford" "CT" "6161"
[4,] "Denver" "CO" "80294"
# # # The Second data frame
city state zipcode
1 Lowry CO 80230
2 Charlotte FL 33949
# # # The combined data frame
city state zipcode
1 Tampa FL 33602
2 Seattle WA 98104
3 Hartford CT 6161
4 Denver CO 80294
5 Lowry CO 80230
6 Charlotte FL 33949
合並數據幀
我們可以通過使用 merge()函數合並兩個數據幀。該數據幀必須在其上合並發生相同的列名。
在下麵的例子中，我們考慮對皮馬印第安人婦女的糖尿病在可用的數據集庫名稱 "MASS". 我們合並基礎血壓（“BP”）和身體質量指數（“BMI”）的值，兩個數據集。上用於合並選擇這兩列，其中，這兩個變量的值匹配在兩個數據集組合在一起的記錄，以形成一個單一的數據幀。
library(MASS)
merged.Pima <- merge(x=Pima.te, y=Pima.tr,
by.x=c("bp", "bmi"),
by.y=c("bp", "bmi")
)
print(merged.Pima)
nrow(merged.Pima)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
bp bmi npreg.x glu.x skin.x ped.x age.x type.x npreg.y glu.y skin.y ped.y 1 60 33.8 1 117 23 0.466 27 No 2 125 20 0.088 2 64 29.7 2 75 24 0.370 33 No 2 100 23 0.368 3 64 31.2 5 189 33 0.583 29 Yes 3 158 13 0.295 4 64 33.2 4 117 27 0.230 24 No 1 96 27 0.289 5 66 38.1 3 115 39 0.150 28 No 1 114 36 0.289 6 68 38.5 2 100 25 0.324 26 No 7 129 49 0.439 7 70 27.4 1 116 28 0.204 21 No 0 124 20 0.254 8 70 33.1 4 91 32 0.446 22 No 9 123 44 0.374 9 70 35.4 9 124 33 0.282 34 No 6 134 23 0.542 10 72 25.6 1 157 21 0.123 24 No 4 99 17 0.294 11 72 37.7 5 95 33 0.370 27 No 6 103 32 0.324 12 74 25.9 9 134 33 0.460 81 No 8 126 38 0.162 13 74 25.9 1 95 21 0.673 36 No 8 126 38 0.162 14 78 27.6 5 88 30 0.258 37 No 6 125 31 0.565 15 78 27.6 10 122 31 0.512 45 No 6 125 31 0.565 16 78 39.4 2 112 50 0.175 24 No 4 112 40 0.236 17 88 34.5 1 117 24 0.403 40 Yes 4 127 11 0.598 age.y type.y 1 31 No 2 21 No 3 24 No 4 21 No 5 21 No 6 43 Yes 7 36 Yes 8 40 No 9 29 Yes 10 28 No 11 55 No 12 39 No 13 39 No 14 49 Yes 15 49 Yes 16 38 No 17 28 No [1] 17
熔化和轉換
R語言編程的最有趣的地方是關於改變多個步驟中的數據的形狀來獲得所希望的形狀。用來做這種函數被稱為 melt() 和 cast()。
我們認為數據集被稱為 ships 出現在庫被稱為 "MASS".
library(MASS) print(ships)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
type year period service incidents 1 A 60 60 127 0 2 A 60 75 63 0 3 A 65 60 1095 3 4 A 65 75 1095 4 5 A 70 60 1512 6 ............. ............. 8 A 75 75 2244 11 9 B 60 60 44882 39 10 B 60 75 17176 29 11 B 65 60 28609 58 ............ ............ 17 C 60 60 1179 1 18 C 60 75 552 1 19 C 65 60 781 0 ............ ............
融化數據
現在，我們融化數據需要組織其轉換類型(type), 並且 year 到多行以外的所有列。
molten.ships <- melt(ships, id = c("type","year"))
print(molten.ships)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
type year variable value 1 A 60 period 60 2 A 60 period 75 3 A 65 period 60 4 A 65 period 75 ............ ............ 9 B 60 period 60 10 B 60 period 75 11 B 65 period 60 12 B 65 period 75 13 B 70 period 60 ........... ........... 41 A 60 service 127 42 A 60 service 63 43 A 65 service 1095 ........... ........... 70 D 70 service 1208 71 D 75 service 0 72 D 75 service 2051 73 E 60 service 45 74 E 60 service 0 75 E 65 service 789 ........... ........... 101 C 70 incidents 6 102 C 70 incidents 2 103 C 75 incidents 0 104 C 75 incidents 1 105 D 60 incidents 0 106 D 60 incidents 0 ........... ...........
轉換數據
我們可以轉化數據轉換成在創建每種類型的 ships 每年的彙總的新形式。它是通過使用 case()函數。
recasted.ship <- cast(molten.ships, type+year~variable,sum) print(recasted.ship)
當我們上麵的代碼執行時，它產生以下結果：
type year period service incidents 1 A 60 135 190 0 2 A 65 135 2190 7 3 A 70 135 4865 24 4 A 75 135 2244 11 5 B 60 135 62058 68 6 B 65 135 48979 111 7 B 70 135 20163 56 8 B 75 135 7117 18 9 C 60 135 1731 2 10 C 65 135 1457 1 11 C 70 135 2731 8 12 C 75 135 274 1 13 D 60 135 356 0 14 D 65 135 480 0 15 D 70 135 1557 13 16 D 75 135 2051 4 17 E 60 135 45 0 18 E 65 135 1226 14 19 E 70 135 3318 17 20 E 75 135 542 1
