R语言 melt()函数使用

最新推荐文章于 2025-10-27 11:30:04 发布

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本文详细介绍了如何使用melt函数对DataFrame进行操作，包括指定id变量和测量变量，以及如何通过melt函数实现数据的重塑。文章通过实例演示了melt函数的基本用法，包括如何设置id.vars和measure.vars参数，以及如何命名新生成的变量。

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对data frame操作

需要确定哪些变量是id变量（ id variables），哪些是测量变量（measured variables）。如果只提供其中一个（id.var或measure.vars）, melt将假定数据集中的未指定的其余变量属于另一个变量（即若只指定了id.var的对象，其余变量属于measure.vars）。如果不提供，melt将假设因素和字符变量是id variables，并且所有其他的是measured variables。

其实变换前提就是指定哪些数据是id variables，哪些是measured variables

melt(data,id.vars,measure.vars,variable.name=“variable”,…,na.rm=FALSE,value.name=“value”,
factorsAsStrings=TRUE)
具体操作help(melt)

简化版：

id.vars:你不想改变的数据列
measure.vars：你要melt的数据
variable.name：melt操作后，为新列变量取名
value.name：新列对应值的变量名

原始数据如下
'>- data
在这里插入图片描述

testdata <- melt(data,id.vars=c("MS2_Ratio","MS3_Ratio"),
                measure.vars = c("MS2_Ratio","MS3_Ratio"),variable.name = "Sample",value.name = "x")

MS2_Ratio与MS3_Ratio列的数据合并为了x类，数据属于的样本名在对应的Sample中，这里保留了原始数据。
在这里插入图片描述

testdata <- melt(data,
            measure.vars = c("MS2_Ratio","MS3_Ratio"),variable.name = "Sample",value.name = "x")

删除了id.vars，可以看到原始的列不再保留
在这里插入图片描述

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