发布于 2016-01-02 09:41:27 | 490 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
R语言中的数据重塑是关于变化的数据分为行和列的方式。大多数R地数据处理的时候是通过将输入的数据作为一个数据帧进行。这是很容易提取一个数据帧的行和列数据，但在某些情况，当我们需要的数据帧的格式是不同的来自收到它的格式。 R有许多函数用来分割，合并，改变行列，反之亦然在一个数据帧。
我们可以加入多个向量创建使用 cbind()函数返回数据帧。同时，我们也可以使用 rbind()函数合并两个数据帧。
# 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 framen")
# 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 framen")
# 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 framen")
# Print the result.
print(all.addresses)
当我们上面的代码执行时，它产生以下结果：
# # # # 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
我们可以通过使用 merge()函数合并两个数据帧。该数据帧必须在其上合并发生相同的列名。
在下面的例子中，我们考虑对皮马印第安人妇女的糖尿病在可用的数据集库名称 "MASS". 我们合并基础血压（“BP”）和身体质量指数（“BMI”）的值，两个数据集。上用于合并选择这两列，其中，这两个变量的值匹配在两个数据集组合在一起的记录，以形成一个单一的数据帧。
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)
当我们上面的代码执行时，它产生以下结果：
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
R语言编程的最有趣的地方是关于改变多个步骤中的数据的形状来获得所希望的形状。用来做这种函数被称为 melt() 和 cast()。
我们认为数据集被称为 ships 出现在库被称为 "MASS".
library(MASS)
print(ships)
当我们上面的代码执行时，它产生以下结果：
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
............
............
现在，我们融化数据需要组织其转换类型(type), 并且 year 到多行以外的所有列。
molten.ships <- melt(ships, id = c("type","year"))
print(molten.ships)
当我们上面的代码执行时，它产生以下结果：
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
...........
...........
我们可以转化数据转换成在创建每种类型的 ships 每年的汇总的新形式。它是通过使用 case()函数。
recasted.ship <- cast(molten.ships, type+year~variable,sum)
print(recasted.ship)
当我们上面的代码执行时，它产生以下结果：
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