R语言学习笔记：使用reshape2包实现整合与重构
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。
cars <- mtcars[1:5,1:4] > carsmpg cyl disp hp Mazda RX4 21.0 6 160 110 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 Datsun 710 22.8 4 108 93 Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175t(cars) > t(cars)Mazda RX4 Mazda RX4 Wag Datsun 710 Hornet 4 Drive Hornet Sportabout mpg 21 21 22.8 21.4 18.7 cyl 6 6 4.0 6.0 8.0 disp 160 160 108.0 258.0 360.0 hp 110 110 93.0 110.0 175.0
二、整合数据
在R中使用一个或者多个by变量和一个预先定义好的函数来折叠（collapse）数据。
调用格式：
aggregate(x, by, FUN)
- x：数据对象
- by：变量名组成的列表
- FUN：用来计算描述性统计量的标量函数
示例：根据气缸数和档位数整合mtcars数据，并返回各个数值型变量的均值。
options(digits = 3) # 修改小数点后的精确位数 attach(mtcars) # 加载进内存 aggdata <- aggregate(mtcars, by = list(cyl,gear), FUN = mean, na.rm = TRUE) aggdata detach(mtcars) # 从内存删除> aggdataGroup.1 Group.2 mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb 1 4 3 21.5 4 120 97 3.70 2.46 20.0 1.0 0.00 3 1.00 2 6 3 19.8 6 242 108 2.92 3.34 19.8 1.0 0.00 3 1.00 3 8 3 15.1 8 358 194 3.12 4.10 17.1 0.0 0.00 3 3.08 4 4 4 26.9 4 103 76 4.11 2.38 19.6 1.0 0.75 4 1.50 5 6 4 19.8 6 164 116 3.91 3.09 17.7 0.5 0.50 4 4.00 6 4 5 28.2 4 108 102 4.10 1.83 16.8 0.5 1.00 5 2.00 7 6 5 19.7 6 145 175 3.62 2.77 15.5 0.0 1.00 5 6.00 8 8 5 15.4 8 326 300 3.88 3.37 14.6 0.0 1.00 5 6.00
在使用aggregate()函数的时候，by中的变量必须在一个列表中（即使只有一个变量），指定的函数可为任意的内建或自编函数。
三、reshape包
reshape包是一套重构和整合数据集的万能工具。
install.packages("reshape")
library(reshape)- 将数据“融合”（melt），使得每一行都是一个唯一的标识符-变量组合。
- 将数据“重铸”（cast），变成任意想要的形状。
mydata <- data.frame(ID = c(1,1,2,2),Time = c(1,2,1,2),X1 = c(5,3,6,2),X2 = c(6,5,1,4) )
测量（measurement）指最后两列的值。
1.融合
每个测量变量独占一行，行中带有要唯一确定这个测量所需要的标识符变量。
md <- melt(mydata, id = c("ID","Time"))> melt(mydata, id = c("ID","Time"))ID Time variable value
1 1 1 X1 5
2 1 2 X1 3
3 2 1 X1 6
4 2 2 X1 2
5 1 1 X2 6
6 1 2 X2 5
7 2 1 X2 1
8 2 2 X2 4必须指定要唯一确定每个测量所需要的变量。现在可以使用cast()函数重铸为任意形状。
2.重铸（reshape包cast，reshape不提供cast）
cast()函数读取已融合的数据，并使用提供的公式和一个（可选的）用于整合数据的函数将其重塑。调用格式为：
newdata <- cast(x, formula, FUN)formula : row1 + row2 ~ col1 + col2
- row：定义要划掉的变量集合，确定各行的内容
- col：定义要划掉、确定各列内容的变量集合
> cast(md,ID ~ variable, mean)ID X1 X2 1 1 4 5.5 2 2 4 2.5> cast(md, Time ~ variable, mean)Time X1 X2 1 1 5.5 3.5 2 2 2.5 4.5> cast(md, ID ~ Time, mean)ID 1 2 1 1 5.5 4 2 2 3.5 3> cast(md, ID + Time ~ variable) # 不执行整合 ID Time X1 X2 1 1 1 5 6 2 1 2 3 5 3 2 1 6 1 4 2 2 2 4> cast(md, ID + variable ~ Time)ID variable 1 2 1 1 X1 5 3 2 1 X2 6 5 3 2 X1 6 2 4 2 X2 1 4
缺少FUN时，数据仅被重塑，而不被整合。
四、reshape2包
Hadley Wickham大神写了很多R语言包，包括ggplot2、plyr、reshape/reshape2等。
reshape2中主要使用函数：melt、acast、dcast等。
- melt ： 拆分数据（会自动根据数据类型：data.frame、array、list选择函数进行实际操作）
1.数组（array）类型
依次对各维度的名称进行组合将数据进行线性/向量化。如果数据有N维，得到的结果共有N+1列，前N列记录数组的位置信息，最后一列才是观测值。
datax <- array(1:8, dim = c(2,2,2))> melt(datax)X1 X2 X3 value 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 3 1 2 1 3 4 2 2 1 4 5 1 1 2 5 6 2 1 2 6 7 1 2 2 7 8 2 2 2 8> melt(datax, varnames = LETTERS[24:26], value.name = "Val")X Y Z value 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 3 1 2 1 3 4 2 2 1 4 5 1 1 2 5 6 2 1 2 6 7 1 2 2 7 8 2 2 2 8
2.列表（list）类型
将列表中的数据拉成两列，一列记录列表元素的值，另一列记录列表元素的名称。如果列表中的元素是列表，则增加列变量存储元素名称。元素值排列在前，名称在后，越是顶级的列表元素名称越靠后。
datax <- list(agi="AT1G10000",go=c("GO:1000","GO:2000"),kegg=c("0100","0200","0300")
)> melt(datax)value L1
1 AT1G10000 agi
2 GO:1000 go
3 GO:2000 go
4 0100 kegg
5 0200 kegg
6 0300 kegg> melt(list(at_0441=datax))value L2 L1
1 AT1G10000 agi at_0441
2 GO:1000 go at_0441
3 GO:2000 go at_0441
4 0100 kegg at_0441
5 0200 kegg at_0441
6 0300 kegg at_04413.数据框（data.frame）类型
melt(data, id.vars, measure.vars,variable.name = "xxx",value.name = "yyy",na.rm = FALSE)
- id.vars：维度的列变量，在结果中占一列
- measure.vars：观测值的列变量，名称和值分别组成variable和value两列
- variable.name & value.name 列变量名称
> str(airquality) 'data.frame': 153 obs. of 6 variables:$ Ozone : int 41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ...$ Solar.R: int 190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ...$ Wind : num 7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ...$ Temp : int 67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ...$ Month : int 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...$ Day : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...> head(airquality)Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 1 41 190 7.4 67 5 1 2 36 118 8.0 72 5 2 3 12 149 12.6 74 5 3 4 18 313 11.5 62 5 4 5 NA NA 14.3 56 5 5 6 28 NA 14.9 66 5 6
按月份分析臭氧和太阳辐射、风速、温度三者之间的关系，可以转化：
> aq <- melt(airquality,
+ id = c("Ozone","Month","Day"),
+ measure = c(2:4),
+ variable.name = "V.type",
+ value.name = "value")> head(aq) # id.vars/var.ids/id 都可以
Ozone Month Day variable value
1 41 5 1 Solar.R 190
2 36 5 2 Solar.R 118
3 12 5 3 Solar.R 149
4 18 5 4 Solar.R 313
5 NA 5 5 Solar.R NA
6 28 5 6 Solar.R NAid和measure两个参数可以只指定其中一个，剩余的列被当成另外一个参数的值。如果两个都省略，数值型的列被看成观测值，其他的被当成id。如果想省略参数或者去掉部分数据，参数名最好用 id/measure，否则得到的结果可能不理想。
最好使用id=1之类的来定义。
melt以后的数据，称为molten数据，用ggplot2做统计图就很方便，可以快速做出我们需要的图形，例如：
library(ggplot2) str(aq) aq$Month <- factor(aq$Month)p <- ggplot(data = aq,aes(x = Ozone, y = value, color = Month)) + theme_bw() p + geom_point(shape = 20, size = 4) + geom_smooth(aes(group = 1),fill = "gray80") +facet_wrap(~ V.type, scales="free_y")
melt获得的数据（molten data）可以使用acast或dcast还原。
- acast：获得数组
- dcast：获得数据框
公式左边每个变量都会作为结果的一列，而右边的变量被当成因子类型，每个水平都会在结果中产生一列。
> head(dcast(aq, Ozone+Month+Day ~ variable))Ozone Month Day Solar.R Wind Temp 1 1 5 21 8 9.7 59 2 4 5 23 25 9.7 61 3 6 5 18 78 18.4 57 4 7 5 11 NA 6.9 74 5 7 7 15 48 14.3 80 6 7 9 24 49 10.3 69
dcast函数的作用不止是还原数据，还可以使用函数对数据进行汇总（aggregate）。
> dcast(aq, Month ~ variable,fun.aggregate=mean,na.rm=TRUE)Month Solar.R Wind Temp 1 5 181 11.62 65.5 2 6 190 10.27 79.1 3 7 216 8.94 83.9 4 8 172 8.79 84.0 5 9 167 10.18 76.9
END 2018-10-30 00:07:24
转载于:https://www.cnblogs.com/hider/p/9874176.html
R语言学习笔记：使用reshape2包实现整合与重构相关推荐
- R语言学习笔记（1~3）
R语言学习笔记(1~3) 一.R语言介绍 x <- rnorm(5) 创建了一个名为x的向量对象,它包含5个来自标准正态分布的随机偏差. 1.1 注释 由符号#开头. #函数c()以向量的形式输 ...
- R语言学习笔记——入门篇：第一章-R语言介绍
R语言 R语言学习笔记--入门篇:第一章-R语言介绍 文章目录 R语言 一.R语言简介 1.1.R语言的应用方向 1.2.R语言的特点 二.R软件的安装 2.1.Windows/Mac 2.2.Lin ...
- R语言学习笔记——高级篇：第十四章-主成分分析和因子分析
R语言 R语言学习笔记--高级篇:第十四章-主成分分析和因子分析 文章目录 R语言 前言 一.R中的主成分和因子分析 二.主成分分析 2.1.判断主成分的个数 2.2.提取主成分 2.3.主成分旋转 ...
- R语言学习笔记——入门篇：第三章-图形初阶
R语言 R语言学习笔记--入门篇:第三章-图形初阶 文章目录 R语言 一.使用图形 1.1.基础绘图函数:plot( ) 1.2.图形控制函数:dev( ) 补充--直方图函数:hist( ) 补充- ...
- R语言学习笔记 06 岭回归、lasso回归
R语言学习笔记 文章目录 R语言学习笔记 比较lm.ridge和glmnet函数 画岭迹图 图6-4 <统计学习导论 基于R语言的应用>P182 图6-6<统计学习导论 基于R语言的 ...
- R语言学习笔记（八）--读写文件与网络爬虫
R语言学习笔记(八) 1 工作路径 2 保存R对象 3 Scan函数 3-1 从控制台读取数据 3-2 从txt文件读取数据 3-3 从url读取数据 4 按行读写文本文件 5 读取文本文件(txt. ...
- r语言c函数怎么用,R语言学习笔记——C#中如何使用R语言setwd()函数
在R语言编译器中,设置当前工作文件夹可以用setwd()函数. > setwd("e://桌面//") > setwd("e:\桌面\") > ...
- R语言学习笔记 07 Probit、Logistic回归
R语言学习笔记 文章目录 R语言学习笔记 probit回归 factor()和as.factor() relevel() 案例11.4复刻 glm函数 整理变量 回归:Logistic和Probit- ...
- R语言学习笔记（三）多元数据的数据特征、相关分析与图形表示
文章目录 写在前面 独立性检验 χ2\chi^2χ2独立性检验 Fisher独立性检验 Cochran-Mantel-Haenszel χ2\chi^2χ2独立性检验 相关性分析 相关性检验 相关性检 ...
最新文章
- 查看mongodb数据路径_【数据库】mongodb数据库安装
- mysql用户权限设置
- 汇报的时候注意的事项
- 主成分分析法（PCA）原理漫谈
- windows下在一台电脑上配置多个git账号
- Hadoop框架：单服务下伪分布式集群搭建
- 使用 Adobe AIR 管理 WordPress 评论
- 【Angular 4】响应式编程
- 中文验证码识别 java_opencv Tesseract 验证码识别 文字识别
- GNU make 汇总
- pentaho资源库迁移-MySQL
- 浅谈Clean Code
- powerdesigner16 license key
- SaaS到底是什么？如何做？
- MyBatis学习笔记之三
- 分享一下玩滑板的心得体会
- C语言中 unsigned char 与 signed char 不同输出格式一些认识
- linux18.04循环登陆,在Ubuntu 18.04 Bionic Beaver Linux上启用自动登录
- unity调试手机游戏(Android)【模拟器+真机】+设置运行时游戏横屏
- tomcat出现“localhost拒绝了我们的请求”问题