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R 数据重塑

说明
分类：编程开发

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：

# 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：

R 数据重塑

  • 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

实例

# data frame 1
df1 = data.frame(SiteId = c(1:6), Site = c("Google","Runoob","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：

[1] "----- INNER JOIN -----"  SiteId     Site Country1      2   Runoob      CN2      4 Facebook     USA3      6    Weibo      CN[1] "----- FULL JOIN -----"  SiteId     Site Country.x Country.y1      2   Runoob        CN        CN2      4 Facebook       USA       USA3      6    Weibo        CN        CN4      7     <NA>      <NA>       USA5      8     <NA>      <NA>        IN[1] "----- LEFT JOIN -----"  SiteId   Site.x Country   Site.y Country.x Country.y1      2   Runoob      CN   Runoob        CN        CN2      4 Facebook     USA Facebook       USA       USA3      6    Weibo      CN    Weibo        CN        CN[1] "----- RIGHT JOIN -----"  SiteId   Site.x Country   Site.y Country.x Country.y1      2   Runoob      CN   Runoob        CN        CN2      4 Facebook     USA Facebook       USA       USA3      6    Weibo      CN    Weibo        CN        CN4      7     <NA>    <NA>     <NA>      <NA>       USA5      8     <NA>    <NA>     <NA>      <NA>        IN

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(后面实例会详细说明)：

R 数据重塑

melt() 将数据集的每个列堆叠到一个列中，函数语法格式：

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：

# 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/")

测试实例：

实例

# 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：

原始数据框:id time x1 x21  1    1  5  62  1    2  3  53  2    1  6  14  2    2  2  4整合后:id time variable value1  1    1       x1     52  1    2       x1     33  2    1       x1     64  2    2       x1     25  1    1       x2     66  1    2       x2     57  2    1       x2     18  2    2       x2     4

cast 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：

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。

实例

# 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：

id x1  x21  1  4 5.52  2  4 2.5  time  x1  x21    1 5.5 3.52    2 2.5 4.5  id   1 21  1 5.5 42  2 3.5 3  id time x1 x21  1    1  5  62  1    2  3  53  2    1  6  14  2    2  2  4  id variable 1 21  1       x1 5 32  1       x2 6 53  2       x1 6 24  2       x2 1 4  id x1_1 x1_2 x2_1 x2_21  1    5    3    6    52  2    6    2    1    4