R 中的数据重塑

在 R 中，数据重塑是指更改数据组织成行和列的方式。在 R 中，数据处理是通过将数据帧作为输入来完成的。从数据帧的行和列中提取数据要容易得多，但是当我们需要的数据帧的格式与我们收到的格式不同时，就会出现问题。 R 提供了许多函数来合并、拆分数据帧，以及更改数据帧中的行到列和反之亦然。

转置矩阵

R 允许我们通过提供 t() 函数来计算矩阵或数据帧的转置。 此 t() 函数将矩阵或数据帧作为输入，并返回输入矩阵或数据帧的转置。 t() 函数的语法如下：

让我们看一个例子来了解如何使用这个函数

示例

输出

在数据框中连接行和列

R 允许我们连接多个向量以创建数据帧。 为此，R 提供了 cbind() 函数。 R 还提供了 rbind() 函数，允许我们合并两个数据帧。 在某些情况下，我们需要合并数据帧以访问依赖于两个数据帧的信息。 cbind() 函数和 rbind() 函数的语法如下：

让我们看一个例子来了解如何使用 cbind() 和 rbind() 函数。

示例

输出

合并数据框

R 提供了 merge() 函数来合并两个数据帧。 在合并过程中，存在一个约束，即； 数据帧必须具有相同的列名。

让我们举一个例子，其中我们获取有关 Pima 印度妇女糖尿病的数据集，该数据集存在于“MASS”库中。 我们将根据血压和身体质量指数的值合并两个数据集。 在选择这两列进行合并时，两个数据集中这两个变量的值匹配的记录将组合在一起以形成单个数据帧。

示例

输出

熔化和铸造

在 R 中，最重要和最有趣的主题是关于多次更改数据的形状以获得所需形状。 为此，R 提供了 melt() 和 cast() 函数。 为了理解它的过程，请考虑 MASS 库中存在的一个名为 ships 的数据集。

示例

输出

熔化数据

现在我们将使用上面的数据，通过熔化它来组织它。 熔化是指将列转换为多行。 我们将除了上述数据集的类型和年份之外的所有列都转换为多行。

示例

输出

熔融数据的铸造

熔化数据后，我们可以将其转换为新形式，其中创建了每年每种船舶的聚合。 为此，R 提供了 cast() 函数。

让我们开始铸造我们的熔融数据。

示例

输出