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首頁(yè)精彩閱讀R語(yǔ)言數(shù)據(jù)格式長(zhǎng)數(shù)據(jù)和寬數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換
R語(yǔ)言數(shù)據(jù)格式長(zhǎng)數(shù)據(jù)和寬數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換
2018-06-20
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 R語(yǔ)言數(shù)據(jù)格式長(zhǎng)數(shù)據(jù)和寬數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換

什么是長(zhǎng)數(shù)據(jù)？

    長(zhǎng)數(shù)據(jù)一般是指數(shù)據(jù)集中的變量沒有做明確的細(xì)分，即變量中至少有一個(gè)變量中的元素存在值嚴(yán)重重復(fù)循環(huán)的情況（可以歸為幾類），表格整體的形狀為長(zhǎng)方形，即 變量少而觀察值多。例如：
    此數(shù)據(jù)集為隨機(jī)抽取6個(gè)省和其13年到15年的讀取GDP，可以看到變量year 為安裝時(shí)間順序重復(fù)的變量

    什么是寬數(shù)據(jù)？
    寬數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集對(duì)所有的變量進(jìn)行了明確的細(xì)分，各變量的值不存在重復(fù)循環(huán)的情況也無(wú)法歸類。數(shù)據(jù)總體的表現(xiàn)為 變量多而觀察值少。

    3.為什么需要轉(zhuǎn)換？
    長(zhǎng)數(shù)據(jù)與寬數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換通常為以下兩個(gè)原因：
    時(shí)間序列數(shù)據(jù)想要觀察多個(gè)種類的變量在一段時(shí)間內(nèi)的變化，如上例，寬數(shù)據(jù)格式無(wú)法利用ggplot做出圖形。
    當(dāng)數(shù)據(jù)清洗完成后，導(dǎo)入某些軟件時(shí)，例如導(dǎo)入SPSS軟件時(shí)寬數(shù)據(jù)格式會(huì)更好。
    4.轉(zhuǎn)換的方法
        使用到的包
        函數(shù)的使用方法
library(tidyr)# 使用的gather & spread
library(reshape2) # 使用的函數(shù) melt & dcast
#使用gather函數(shù)將寬數(shù)據(jù)gd1轉(zhuǎn)換為長(zhǎng)數(shù)據(jù)gd1_long
gd1_long<-gather(gd1,year,gdp,X2015年:X2006年)

#使用melt 函數(shù)將寬數(shù)據(jù)gd1轉(zhuǎn)換為長(zhǎng)數(shù)據(jù)gd1_long1
gd1_long1<-melt(gd1,
                id.vars = c('地區(qū)'),#需要保留不參與聚合的變量,
                measure.vars = c('X2015年','X2006年')#用于聚合的變量,
                variable.name='year',
                value.name='gdp')
#ps: id_vars和 measure.vars只需要制定一個(gè)即可;另外一個(gè)默認(rèn)是除指定的變量外的所有變量.

#使用spread函數(shù)將gd1_long長(zhǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為寬數(shù)據(jù)gd1_wide
gd1_wide<-spread(gd1_long,year,gdp) #year為需要分解的變量，gdp為分解后的列的取值

#使用dcast函數(shù)將gd1_long長(zhǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為寬數(shù)據(jù)gd1_wide1

gd1_wide1<-dcast(gd1_long1,地區(qū)~gd1_long1$year,value.var = 'gdp')

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