R - 数据重塑：初学者指南

你好，未来的R语言程序员们！今天，我们将踏上一段激动人心的旅程，探索R语言中的数据重塑世界。如果你之前从未编写过程序，不用担心——我将作为你的友好向导，我们会一步一步地进行。在本教程结束时，你将能够像专业人士一样重塑数据！

什么是数据重塑？

在我们开始之前，让我们先聊聊数据重塑究竟是什么意思。想象你有一堆乐高积木。数据重塑就像重新排列这些积木以构建不同的结构。在R语言中，我们也是这样做——重新组织我们的数据，使其更适合分析。

现在，让我们开始一些实际操作的例子！

在数据框中合并列和行

添加列

让我们从简单的开始。想象你有一个包含水果信息的数据框：

fruits <- data.frame(
name = c("苹果", "香蕉", "樱桃"),
color = c("红色", "黄色", "红色")
)
print(fruits)

这将输出：

name  color
1 苹果    红色
2 香蕉    黄色
3 樱桃    红色

现在，假设我们想为每种水果添加一个新的价格列：

fruits$price <- c(0.5, 0.3, 0.7)
print(fruits)

瞧！我们已经添加了一个新的列：

name  color price
1 苹果    红色   0.5
2 香蕉    黄色   0.3
3 樱桃    红色   0.7

添加行

如果我们想在我们的列表中添加一种新的水果，我们也可以做到！

new_fruit <- data.frame(name = "枣", color = "棕色", price = 0.6)
fruits <- rbind(fruits, new_fruit)
print(fruits)

这将给我们：

name  color price
1 苹果    红色   0.5
2 香蕉    黄色   0.3
3 樱桃    红色   0.7
4   枣    棕色   0.6

合并数据框

现在，假设我们有一个包含营养信息的另一个数据框：

nutrition <- data.frame(
name = c("苹果", "香蕉", "樱桃", "枣"),
calories = c(52, 89, 50, 282)
)

# 合并两个数据框
fruit_info <- merge(fruits, nutrition, by = "name")
print(fruit_info)

这将给我们：

name  color price calories
1 苹果    红色   0.5       52
2 香蕉    黄色   0.3       89
3 樱桃    红色   0.7       50
4   枣    棕色   0.6      282

这难道不酷吗？我们已经将来自两个不同来源的信息合并成了一个全面的数据框！

熔化和铸造

现在，让我们进入一些更高级的重塑技术。我们将使用reshape2包来完成这些操作，所以请确保安装并加载它：

install.packages("reshape2")
library(reshape2)

熔化数据

熔化数据就像熔化一块冰——所有东西都变得流动，可以被重塑。让我们熔化我们的fruit_info数据：

melted_fruits <- melt(fruit_info, id.vars = "name")
print(melted_fruits)

这将给我们：

name variable  value
1   苹果    color    红色
2  香蕉    color  黄色
3  樱桃    color    红色
4    枣    color  棕色
5   苹果    price   0.50
6  香蕉    price   0.30
7  樱桃    price   0.70
8    枣    price   0.60
9   苹果  calories  52.00
10 香蕉  calories  89.00
11 樱桃  calories  50.00
12  枣  calories 282.00

看到每个属性（颜色、价格、卡路里）都变成了单独的行了吗？这对于某些类型的分析和可视化非常有用。

铸造熔化后的数据

现在我们已经熔化了数据，我们可以将其重塑成新的形状。假设我们想要水果作为列，属性作为行：

casted_fruits <- dcast(melted_fruits, variable ~ name)
print(casted_fruits)

这将给我们：

variable 苹果 香蕉 樱桃  枣
1    color   红色 黄色  红色 棕色
2    price  0.50   0.30  0.70  0.60
3  calories 52.00  89.00  50.00 282.00

印象深刻，对吧？我们彻底改变了我们的数据结构！

结论

恭喜你！你已经踏入了R语言数据重塑的世界。记住，就像用乐高积木建造一样，关键在于实验并找到最适合你需求的结构。不要害怕尝试这些函数——这是你真正学习的途径！

以下是我们涵盖的方法的快速参考表：

方法	函数	目的
添加列	$ 或 cbind()	向数据框添加新变量
添加行	rbind()	向数据框添加新观测
合并	merge()	合并来自不同数据框的数据
熔化	melt()	将宽数据重塑为长格式
铸造	dcast()	将长数据重塑为宽格式

继续练习，很快你将能够像一个雕塑大师一样重塑数据！快乐编码！

Credits: Image by storyset