decast id.var measure.var数据拆分与合并

R之data.table -melt/dcast(数据拆分和合并)

写在前面：数据整形的过程确实和揉面团有些类似，先将数据通过melt()函数将数据揉开，然后再通过dcast()函数将数据重塑成想要的形状

reshape2包：

melt-把宽格式数据转化成长格式。

cast-把长格式数据转化成宽格式。（dcast-输出时返回一个数据框。acast-输出时返回一个向量/矩阵/数组。）

注：melt是数据融合的意思，它做的工作其实就是把数据由“宽”转“长”。

cast 函数的作用除了还原数据外，还可以对数据进行整合。

dcast 输出数据框。公式的左边每个变量都会作为结果中的一列，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。

tidyr包：

gather-把宽度较大的数据转换成一个更长的形式，它类比于从reshape2包中融合函数的功能

spread-把长的数据转换成一个更宽的形式，它类比于从reshape2包中铸造函数的功能。

data.table包：

data.table的函数melt 和dcast 是增强包reshape2里同名函数的扩展

library(data.table)

ID <- c(NA,1,2,2)

Time <- c(1,2,NA,1)

X1 <- c(5,3,NA,2)

X2 <- c(NA,5,1,4)

mydata <- data.table(ID,Time,X1,X2) 

mydata

## ID Time X1 X2

## 1: NA 1 5 NA

## 2: 1 2 3 5

## 3: 2 NA NA 1

## 4: 2 1 2 4

md <- melt(mydata, id=c("ID","Time")) #or md <- melt(mydata, id=1:2)

#melt以使每一行都是一个唯一的标识符-变量组合

md     #将第一列作为id列，其他列全部融合就可以了

## ID Time variable value

## 1: NA 1 X1 5

## 2: 1 2 X1 3

## 3: 2 NA X1 NA

## 4: 2 1 X1 2

## 5: NA 1 X2 NA

## 6: 1 2 X2 5

## 7: 2 NA X2 1

## 8: 2 1 X2 4

将变量"variable",和"value"揉合在一起，结果产生了新的两列，一列是变量variable，指代是哪个揉合变量，另外一列是取值value，即变量对应的值。我们也称这样逐行排列的方式称为长数据格式

 

melt:数据集的融合是将它重构为这样一种格式：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的标识符变量。



 

str(mydata)

## Classes 'data.table' and 'data.frame': 4 obs. of 4 variables:

## $ ID : num NA 1 2 2

## $ Time: num 1 2 NA 1

## $ X1 : num 5 3 NA 2

## $ X2 : num NA 5 1 4

## - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

str(md)

## Classes 'data.table' and 'data.frame': 8 obs. of 4 variables:

## $ ID : num NA 1 2 2 NA 1 2 2

## $ Time : num 1 2 NA 1 1 2 NA 1

## $ variable: Factor w/ 2 levels "X1","X2": 1 1 1 1 2 2 2 2

## $ value : num 5 3 NA 2 NA 5 1 4

## - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

setcolorder(md,c("ID","variable","Time","value")) ##setcolorder()可以用来修改列的顺序。

md

## ID variable Time value

## 1: NA X1 1 5

## 2: 1 X1 2 3

## 3: 2 X1 NA NA

## 4: 2 X1 1 2

## 5: NA X2 1 NA

## 6: 1 X2 2 5

## 7: 2 X2 NA 1

## 8: 2 X2 1 4

mdr <- melt(mydata, id=c("ID","Time"),variable.name="Xzl",value.name="Vzl",na.rm = TRUE) #variable.name定义变量名

mdr

## ID Time Xzl Vzl

## 1: NA 1 X1 5

## 2: 1 2 X1 3

## 3: 2 1 X1 2

## 4: 1 2 X2 5

## 5: 2 NA X2 1

## 6: 2 1 X2 4

mdr1 <- melt(mydata, id=c("ID","Time"),variable.name="Xzl",value.name="Vzl",measure.vars=c("X1"),na.rm = TRUE) #measure.vars筛选

mdr1

## ID Time Xzl Vzl

## 1: NA 1 X1 5

## 2: 1 2 X1 3

## 3: 2 1 X1 2

md[Time==1]

## ID variable Time value

## 1: NA X1 1 5

## 2: 2 X1 1 2

## 3: NA X2 1 NA

## 4: 2 X2 1 4

md[Time==2]

## ID variable Time value

## 1: 1 X1 2 3

## 2: 1 X2 2 5

#执行整合

# rowvar1 + rowvar2 + ... ~ colvar1 + colvar2 + ...

# 在这个公式中，rowvar1 + rowvar2 + ... 定义了要划掉的变量集合，以确定各行的内容，而colvar1 + colvar2 + ... 则定义了要划掉的、确定各列内容的变量集合。

newmd<- dcast(md, ID~variable, mean)

newmd

## ID X1 X2

## 1: 1 3 5.0

## 2: 2 NA 2.5

## 3: NA 5 NA

newmd2<- dcast(md, ID+variable~Time)

newmd2                          

 

## ID variable 1 2 NA

## 1: 1 X1 NA 3 NA

## 2: 1 X2 NA 5 NA

## 3: 2 X1 2 NA NA

## 4: 2 X2 4 NA 1

## 5: NA X1 5 NA NA

## 6: NA X2 NA NA NA

 

#ID+variable~Time 使用Time对(ID，variable)分组 Time:1,2,NA 类似excel的数据透析

 

newmd3<- dcast(md, ID~variable+Time)

newmd3         #variable:X1,X2 Time:1,2,NA 类似excel的数据透析

## ID X1_1 X1_2 X1_NA X2_1 X2_2 X2_NA

## 1: 1 NA 3 NA NA 5 NA

## 2: 2 2 NA NA 4 NA 1

## 3: NA 5 NA NA NA NA NA

即使只是凡世中一颗小小的尘埃，命运也要由自己主宰，像向日葵般，迎向阳光、勇敢盛开