1、R 数据重塑
合并数据框
R 语言合并数据框使用 merge() 函数。
merge() 函数语法格式如下：
r
# S3 方法
merge(x, y, ...)
# data.frame 的 S3 方法
merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)),
by.x = by, by.y = by, all = FALSE, all.x = all, all.y = all,
sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"), no.dups = TRUE,
incomparables = NULL, ...)常用参数说明：
x, y： 数据框
by, by.x, by.y：指定两个数据框中匹配列名称，默认情况下使用两个数据框中相同列名称。
all：逻辑值; all = L 是 all.x = L 和 all.y = L 的简写，L 可以是 TRUE 或 FALSE。
all.x：逻辑值，默认为 FALSE。如果为 TRUE, 显示 x 中匹配的行，即便 y 中没有对应匹配的行，y 中没有匹配的行用 NA 来表示。
all.y：逻辑值，默认为 FALSE。如果为 TRUE, 显示 y 中匹配的行，即便 x 中没有对应匹配的行，x 中没有匹配的行用 NA 来表示。
sort：逻辑值，是否对列进行排序。
merge() 函数和 SQL 的 JOIN 功能很相似：
Natural join 或 INNER JOIN：如果表中有至少一个匹配，则返回行
Left outer join 或 LEFT JOIN：即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行
Right outer join 或 RIGHT JOIN：即使左表中没有匹配，也从右表返回所有的行
Full outer join 或 FULL JOIN：只要其中一个表中存在匹配，则返回行
r
# data frame 1
df1 = data.frame(SiteId = c(1:6), Site = c("Google","Nhooo","Taobao","Facebook","Zhihu","Weibo"))
# data frame 2
df2 = data.frame(SiteId = c(2, 4, 6, 7, 8), Country = c("CN","USA","CN","USA","IN"))
# INNER JOIN
df1 = merge(x=df1,y=df2,by="SiteId")
print("----- INNER JOIN -----")
print(df1)
# FULL JOIN
df2 = merge(x=df1,y=df2,by="SiteId",all=TRUE)
print("----- FULL JOIN -----")
print(df2)
# LEFT JOIN
df3 = merge(x=df1,y=df2,by="SiteId",all.x=TRUE)
print("----- LEFT JOIN -----")
print(df3)
# RIGHT JOIN
df4 = merge(x=df1,y=df2,by="SiteId",all.y=TRUE)
print("----- RIGHT JOIN -----")
print(df4)执行以上代码输出结果为：
r
[1] "----- INNER JOIN -----"
SiteId Site Country
1 2 Nhooo CN
2 4 Facebook USA
3 6 Weibo CN
[1] "----- FULL JOIN -----"
SiteId Site Country.x Country.y
1 2 Nhooo CN CN
2 4 Facebook USA USA
3 6 Weibo CN CN
4 7 <NA> <NA> USA
5 8 <NA> <NA> IN
[1] "----- LEFT JOIN -----"
SiteId Site.x Country Site.y Country.x Country.y
1 2 Nhooo CN Nhooo CN CN
2 4 Facebook USA Facebook USA USA
3 6 Weibo CN Weibo CN CN
[1] "----- RIGHT JOIN -----"
SiteId Site.x Country Site.y Country.x Country.y
1 2 Nhooo CN Nhooo CN CN
2 4 Facebook USA Facebook USA USA
3 6 Weibo CN Weibo CN CN
4 7 <NA> <NA> <NA> <NA> USA
5 8 <NA> <NA> <NA> <NA> IN1.1、数据整合和拆分
R 语言使用 melt() 和 cast() 函数来对数据进行整合和拆分。
melt() ：宽格式数据转化成长格式。
cast() ：长格式数据转化成宽格式。
下图很好展示来 melt() 和 cast() 函数的功能(后面示例会详细说明)：
melt() 将数据集的每个列堆叠到一个列中，函数语法格式：
r
melt(data, ..., na.rm = FALSE, value.name = "value")参数说明：
data：数据集。
...：传递给其他方法或来自其他方法的其他参数。
na.rm：是否删除数据集中的 NA 值。
value.name 变量名称，用于存储值。
进行以下操作之前，我们先安装依赖包：
r
# 安装库，MASS 包含很多统计相关的函数，工具和数据集
install.packages("MASS", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")
# melt() 和 cast() 函数需要对库
install.packages("reshape2", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")
install.packages("reshape", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")测试示例：
r
# 载入库
library(MASS)
library(reshape2)
library(reshape)
# 创建数据框
id<- c(1, 1, 2, 2)
time <- c(1, 2, 1, 2)
x1 <- c(5, 3, 6, 2)
x2 <- c(6, 5, 1, 4)
mydata <- data.frame(id, time, x1, x2)
# 原始数据框
cat("原始数据框:\n")
print(mydata)
# 整合
md <- melt(mydata, id = c("id","time"))
cat("\n整合后:\n")
print(md)执行以上代码输出结果为：
r
原始数据框:
id time x1 x2
1 1 1 5 6
2 1 2 3 5
3 2 1 6 1
4 2 2 2 4
整合后:
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 4cast 函数用于对合并对数据框进行还原，dcast() 返回数据框，acast() 返回一个向量/矩阵/数组。
cast() 函数语法格式：
r
dcast(
data,
formula,
fun.aggregate = NULL,
...,
margins = NULL,
subset = NULL,
fill = NULL,
drop = TRUE,
value.var = guess_value(data)
)
acast(
data,
formula,
fun.aggregate = NULL,
...,
margins = NULL,
subset = NULL,
fill = NULL,
drop = TRUE,
value.var = guess_value(data)
)参数说明：
data：合并的数据框。
formula：重塑的数据的格式，类似 x ~ y 格式，x 为行标签，y 为列标签 。
fun.aggregate：聚合函数，用于对 value 值进行处理。
margins：变量名称的向量（可以包含"grand_col" 和 "grand_row"），用于计算边距，设置 TURE 计算所有边距。
subset：对结果进行条件筛选，格式类似 subset = .(variable=="length")。
drop：是否保留默认值。
value.var：后面跟要处理的字段。
r
# 载入库
library(MASS)
library(reshape2)
library(reshape)
# 创建数据框
id<- c(1, 1, 2, 2)
time <- c(1, 2, 1, 2)
x1 <- c(5, 3, 6, 2)
x2 <- c(6, 5, 1, 4)
mydata <- data.frame(id, time, x1, x2)
# 整合
md <- melt(mydata, id = c("id","time"))
# Print recasted dataset using cast() function
cast.data <- cast(md, id~variable, mean)
print(cast.data)
cat("\n")
time.cast <- cast(md, time~variable, mean)
print(time.cast)
cat("\n")
id.time <- cast(md, id~time, mean)
print(id.time)
cat("\n")
id.time.cast <- cast(md, id+time~variable)
print(id.time.cast)
cat("\n")
id.variable.time <- cast(md, id+variable~time)
print(id.variable.time)
cat("\n")
id.variable.time2 <- cast(md, id~variable+time)
print(id.variable.time2)执行以上代码输出结果为：
r
id x1 x2
1 1 4 5.5
2 2 4 2.5
time x1 x2
1 1 5.5 3.5
2 2 2.5 4.5
id 1 2
1 1 5.5 4
2 2 3.5 3
id time x1 x2
1 1 1 5 6
2 1 2 3 5
3 2 1 6 1
4 2 2 2 4
id variable 1 2
1 1 x1 5 3
2 1 x2 6 5
3 2 x1 6 2
4 2 x2 1 4
id x1_1 x1_2 x2_1 x2_2
1 1 5 3 6 5
2 2 6 2 1 4