R - 数据重塑

连接 Data Frame 中的列和行

我们可以使用 cbind() 函数连接多个向量来创建数据帧。我们也可以使用 rbind() 函数合并两个数据帧。

# 创建矢量对象。
city <- c("Tampa","Seattle","Hartford","Denver")
state <- c("FL","WA","CT","CO")
zipcode <- c(33602,98104,06161,80294)

# 将上述三个向量组合成一个数据帧。
addresses <- cbind(city,state,zipcode)

# 打印标题。
cat("# # # # The First data frame\n")	

# 打印数据帧。
print(addresses)

# 创建另一个具有类似列的数据帧
new.address <- data.frame(
	 	city = c("Lowry","Charlotte"),
	 	state = c("CO","FL"),
	 	zipcode = c("80230","33949"),
	 	stringsAsFactors = FALSE
)

# 打印标题。
cat("# # # The Second data frame\n")	

# 打印数据帧。
print(new.address)

# 组合行形成两个数据帧。
all.addresses <- rbind(addresses,new.address)

# 打印标题。
cat("# # # The combined data frame\n")	

# 打印结果。
print(all.addresses)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

合并数据帧

我们可以使用 merge() 函数合并两个数据帧。数据框必须具有与发生合并相同的列名。

在下面的示例中，我们考虑了库名称 “MASS” 中可用的有关皮马印度妇女糖尿病的数据集。我们根据血压 （“BP”） 和体重指数 （“BMI”） 的值合并两个数据集。在选择这两列进行合并时，这两个变量的值在两个数据集中匹配的记录将合并在一起以形成单个数据框。

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)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

熔炼和铸造

R 编程最有趣的方面之一是分多个步骤更改数据的形状以获得所需的形状。用于执行此操作的函数称为 melt() 和 cast() 。

我们认为库中存在的名为 “MASS” 的名为 ships 的数据集。

library(MASS)
print(ships)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

融化数据

现在我们融化数据以进行组织，将除 type 和 year 之外的所有列转换为多行。

molten.ships <- melt(ships, id = c("type","year"))
print(molten.ships)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

铸造熔融数据

我们可以将熔融数据转换为一种新的形式，其中创建了每年每种类型的飞船的汇总。它是使用 cast() 函数完成的。

recasted.ship <- cast(molten.ships, type+year~variable,sum)
print(recasted.ship)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——