R语言-数据变形问题

最新推荐文章于 2022-11-15 08:56:03 发布
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#数据变形

本文介绍了如何使用R语言解决数据变形问题，具体包括使用tapply函数和tidyr-spread结合sqldf的方法。通过案例展示了如何将原始数据结构转换为所需形式，同时分析了两种方法的优缺点。

一个之前未解决的遗留问题

之前实习的时候偶然间被询问了一个数据结构变形的问题，但是是在excel里，所以不太会，最近学R，发现R解决起来还挺方便，整理了一下放在这里，以便日后需要再来查阅。

工具：R, tapply, tidyr - spread, sqldf - sqldf
问题描述：
如果有这样的一个数据集
在这里插入图片描述

要如何把它变成这种结构：

a1 b1 c1 d1
A 对应sum(GMV) 对应sum(GMV) 对应sum(GMV) 对应sum(GMV)
B 对应sum(GMV) 对应sum(GMV) 对应sum(GMV) 对应sum(GMV)
C 对应sum(GMV) 对应sum(GMV) 对应sum(GMV) 对应sum(GMV)
D 对应sum(GMV) 对应sum(GMV) 对应sum(GMV) 对应sum(GMV)

构建数据集


                

                
                
        

    



  


        

            

                      
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R语言tidyr包spread()函数实战详解：数据裂变、从窄表到宽表

				
			

			

				

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R语言tidyr包spread()函数实战详解：数据裂变、从窄表到宽表



目录

R语言tidyr包spread()函数实战详解：数据裂变、从窄表到宽表

扩展出两个新列

扩展出多个新列





tidyr包中的spread（）函数可用于将键值（key-value pair）对“扩展”到多个列中。

spread(data, key value)

data：dataframe的名称

key：其值将成为dataframe的列

value：将该列所对应的值按照扩展或者裂变关系填充在新生成的列下..

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
R语言数据表变形（宽表、窄表）：tidyr包spread()函数实战详解：数据裂变、从窄表到宽表

				
			

			

				

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R语言数据表变形（宽表、窄表）：tidyr包spread()函数实战详解：数据裂变、从窄表到宽表

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
【R语言 数据处理】R语言数据变形melt用法

					
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1、需要安装的包install.packages("reshape2")
install.packages("knitr")2、加载包rm(list=ls())
gc()
library(reshape2)
library(knitr)3、创建数据集data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Go

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言数据重塑

				
			

			

				

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长数据一般是指数据集中的变量没有做明确的细分，即变量中至少有一个变量中的元素存在值严重重复循环的情况（可以归为几类），表格整体的形状为长方形，即。宽数据格式看重的是一次观测的各个变量相对应的观测值，所以各个变量是重点，而变量数目一般会比观测数多，这样就显得数据集较宽，故称为宽数据。宽数据是我们常见的数据集格式，因为这种格式符合数据收集的习惯和标准，数据集的每一列为一个观测变量，每一行为一组所有观测变量的观测值。宽数据是指数据集对所有的变量进行了明确的细分，各变量的值不存在重复循环的情况也无法归类。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
R语言 数据变形melt()函数

				
			

			

				

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数据变形melt()函数
library(reshape2)
library(dplyr)
data %>% melt("Date") %>% ggplot()

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

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言数据变形melt和dcast用法

				
			

			

				

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reshape2包中的dcast函数和acast函数，两个函数都可以将长格式数据转换成宽格式数据。dcast与acast几乎没有区别，唯一的差别在于acast函数的输出结果没有行标签，dcast函数的输出结果有行标签。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言--高效操作数据框（dplyr包）（1）

				
			

			

				

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数据框是R语言中的一个重要数据结构，在数据分析过程中，主要的数据对象就是数据框。R语言内置了data.frame类，dplyr包则加强了数据框的各种操作，语法与SQL类似,使数据框的处理变得灵活多变，处理速度得到很大提升。

本文针对在数据分析中数据框使用的各种常用场景，总结了dplyr包的使用方法。本文为该系列的第一篇。
环境&软件

win10 64bit
R 3.6.1

安装包
...

			
		

	





	

		

			

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科研绘图系列：R语言雨云图展示更多数据分布信息

					
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雨云图在R语言中绘制相对简单且富有表现力，适合于展示复杂数据集的统计特征。通过编程实践和对图形参数的精细调整，可以将雨云图打造为解释复杂数据分布特征的强大工具，助力科研工作和数据分析的深化。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言的四种数据结构---数据框

				
			

			

				

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数据框是最常见的数据结构，一般来讲，从csv或txt文件读入时就会自动存储为数据框对象。

与矩阵不同的是，矩阵只可以存储一种数据类型，而数据框可以存储多种类型，但是每一列必须为相同的数据类型

1.创建数据框

（1）从外部读入


# 读入一个txt,csv等格式数据,即自成一个数据框
movie = read.csv("电影数据.csv", fileEncoding = "UTF-8", s...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言学习笔记——矩阵相关简单操作

				
			

			

				

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在使用R语言的过程中，我们会遇到很多问题，比如说长宽矩阵的转化，不能每一次都是手动处理，这样也很麻烦，实现长宽矩阵的转化的方式很多，我们只需要掌握其中一对就好。

1、宽变长
这里我随意设置一个矩阵，作为测试数据
#测试数据的生成，10X10
data=matrix(1:100,nrow=10)
colnames(data)=paste0('sample',1:10)
data=data.frame(gene_name=paste0('gene',1:10),
                data...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言tidyr包数据变换函数（dplyr包组合使用，完美）

				
			

			

				

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日常的数据预处理中，不可避免的会遇到数据的各种变形、转换，R语言中的tidyr包函数解决了数据变形上的问题，变量、列的转换。

1、宽数据变长数据


gather(data, key = "key", value = "value", ..., na.rm = FALSE,convert = FALSE, factor_key = FALSE)

参数说明：data数据；

     ...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言中矩阵变为对称矩阵的两种方法

				
			

			

				

					邓飞----育种数据分析之放飞自我
				

				

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问题: 现有一个矩阵, 想将其以上三角矩阵变为对称矩阵

例子:



set.seed(123)
mat &lt;- matrix(runif(16),4,4)
mat

mat矩阵内容


  现将其上三角矩阵为基础,变为对称矩阵


&gt; set.seed(123)
&gt; mat &lt;- matrix(runif(16),4,4)
&gt; mat
          [,1] ...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言attributes函数（获取属性、设置属性）、attr函数（改变一个属性）、structure函数（改变数据形状）实战

				
			

			

				

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R语言attributes函数（获取属性、设置属性）、attr函数（改变一个属性）、structure函数（改变数据形状）实战



目录

R语言attributes函数（获取属性、设置属性）、attr函数（改变一个属性）、structure函数（改变数据形状）实战

#基础语法

# attr() 函数和attributes()函数

#attributes()函数设置新的属性值

#attr()函数改变一个属性

#structure函数改变数据结构形状



#基础语法


attribut...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言使用caret包的predict函数对测试数据集进行数据预处理（和训练集的处理方式保持一致）：缺失值填充、数值变量最小最大缩放、因子变量独热编码等

				
			

			

				

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R语言使用caret包的predict函数对测试数据集进行数据预处理（和训练集的处理方式保持一致）：缺失值填充、数值变量最小最大缩放、因子变量独热编码等

			
		

	





	

		

			

				
					
基础004：R语言数据处理和变换——dplyr

				
			

			

				

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dplyr
背景简介
安装和数据准备
常用函数
变量筛选select
数据筛选filter
排序arrange
创建新变量mutate










本文“植物微生物组”公众号原创，ID: plantmicrobiome

作者：秦媛

原文链接：基础004：R语言数据处理和变换——dplyr（1）



dplyr



背景简介

在处理数据的过程中，经常需要根据需求从完整的实验设...

			
		

	





	

		

			

				
					
技巧 | 如何使用R语言的基础绘图系统的拼图功能

				
			

			

				

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我们知道ggplot2工具包有很多方便的拼图拓展包，如cowplot、patchwork等，而本篇就来介绍在使用R语言的基础绘图系统如何进行拼图。需要明确的是，基础绘图系统的拼图功能不需要...

			
		

	





	

		

			

				
					
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melt()函数
melt(data,id.vars,measure.vars,variable.name=“variable”,…,na.rm=FALSE,value.name=“value”,factorsAsStrings=TRUE)
id.vars:标识变量（依旧在列上，位置保持不变的变量）
measure.vars：度量变量（需要放进同一列的变量）
variable.n...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言生成蛇形矩阵

				
			

			

				

					gggg
				

				

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对于很多数学学院的学生来说，他们代码的能力是不够支撑起他们所学的数学知识的，基本谈到编程就是headache，其实很多很有趣的程序没有辣么的"headache",怎么写的蛇形矩阵   1 我的想法就是先构造它的框架   2 利用它的特点，不出边界，   3 它头走的规律，先是右走，走到不能走，就是向下走，不能走向左走，不能走就上走        规律：右 到 下 到 左 到 上 的重复附上代码Sc...

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

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          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
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红包金额最低5元

      

      

        
        

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