R - Przekształcanie danych
Data Reshaping w R polega na zmianie sposobu organizacji danych w wiersze i kolumny. Przez większość czasu przetwarzanie danych w R odbywa się poprzez przyjmowanie danych wejściowych jako ramki danych. Wyodrębnienie danych z wierszy i kolumn ramki danych jest łatwe, ale zdarzają się sytuacje, w których potrzebujemy ramki danych w formacie innym niż format, w którym ją otrzymaliśmy. R ma wiele funkcji do dzielenia, łączenia i zmiany wierszy w kolumny i odwrotnie w ramce danych.
Łączenie kolumn i wierszy w ramce danych
Możemy połączyć wiele wektorów, aby utworzyć ramkę danych za pomocą cbind()funkcjonować. Możemy również połączyć dwie ramki danych za pomocąrbind() funkcjonować.
# Create vector objects.
city <- c("Tampa","Seattle","Hartford","Denver")
state <- c("FL","WA","CT","CO")
zipcode <- c(33602,98104,06161,80294)
# Combine above three vectors into one data frame.
addresses <- cbind(city,state,zipcode)
# Print a header.
cat("# # # # The First data frame\n")
# Print the data frame.
print(addresses)
# Create another data frame with similar columns
new.address <- data.frame(
city = c("Lowry","Charlotte"),
state = c("CO","FL"),
zipcode = c("80230","33949"),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Print a header.
cat("# # # The Second data frame\n")
# Print the data frame.
print(new.address)
# Combine rows form both the data frames.
all.addresses <- rbind(addresses,new.address)
# Print a header.
cat("# # # The combined data frame\n")
# Print the result.
print(all.addresses)Kiedy wykonujemy powyższy kod, daje on następujący wynik -
# # # # The First data frame
city state zipcode
[1,] "Tampa" "FL" "33602"
[2,] "Seattle" "WA" "98104"
[3,] "Hartford" "CT" "6161"
[4,] "Denver" "CO" "80294"
# # # The Second data frame
city state zipcode
1 Lowry CO 80230
2 Charlotte FL 33949
# # # The combined data frame
city state zipcode
1 Tampa FL 33602
2 Seattle WA 98104
3 Hartford CT 6161
4 Denver CO 80294
5 Lowry CO 80230
6 Charlotte FL 33949Łączenie ramek danych
Możemy połączyć dwie ramki danych za pomocą rozszerzenia merge()funkcjonować. Ramki danych muszą mieć te same nazwy kolumn, w których następuje scalanie.
W poniższym przykładzie rozważymy zbiory danych na temat cukrzycy u Indian Pima dostępne w bibliotekach o nazwach „MASS”. łączymy oba zbiory danych na podstawie wartości ciśnienia krwi („bp”) i wskaźnika masy ciała („bmi”). Po wybraniu tych dwóch kolumn do scalenia rekordy, w których wartości tych dwóch zmiennych są zgodne w obu zestawach danych, są łączone w jedną ramkę danych.
library(MASS)
merged.Pima <- merge(x = Pima.te, y = Pima.tr,
by.x = c("bp", "bmi"),
by.y = c("bp", "bmi")
)
print(merged.Pima)
nrow(merged.Pima)Kiedy wykonujemy powyższy kod, daje on następujący wynik -
bp bmi npreg.x glu.x skin.x ped.x age.x type.x npreg.y glu.y skin.y ped.y
1 60 33.8 1 117 23 0.466 27 No 2 125 20 0.088
2 64 29.7 2 75 24 0.370 33 No 2 100 23 0.368
3 64 31.2 5 189 33 0.583 29 Yes 3 158 13 0.295
4 64 33.2 4 117 27 0.230 24 No 1 96 27 0.289
5 66 38.1 3 115 39 0.150 28 No 1 114 36 0.289
6 68 38.5 2 100 25 0.324 26 No 7 129 49 0.439
7 70 27.4 1 116 28 0.204 21 No 0 124 20 0.254
8 70 33.1 4 91 32 0.446 22 No 9 123 44 0.374
9 70 35.4 9 124 33 0.282 34 No 6 134 23 0.542
10 72 25.6 1 157 21 0.123 24 No 4 99 17 0.294
11 72 37.7 5 95 33 0.370 27 No 6 103 32 0.324
12 74 25.9 9 134 33 0.460 81 No 8 126 38 0.162
13 74 25.9 1 95 21 0.673 36 No 8 126 38 0.162
14 78 27.6 5 88 30 0.258 37 No 6 125 31 0.565
15 78 27.6 10 122 31 0.512 45 No 6 125 31 0.565
16 78 39.4 2 112 50 0.175 24 No 4 112 40 0.236
17 88 34.5 1 117 24 0.403 40 Yes 4 127 11 0.598
age.y type.y
1 31 No
2 21 No
3 24 No
4 21 No
5 21 No
6 43 Yes
7 36 Yes
8 40 No
9 29 Yes
10 28 No
11 55 No
12 39 No
13 39 No
14 49 Yes
15 49 Yes
16 38 No
17 28 No
[1] 17Topienie i odlewanie
Jednym z najbardziej interesujących aspektów programowania w języku R jest zmiana kształtu danych w wielu krokach w celu uzyskania pożądanego kształtu. Funkcje służące do tego są nazywanemelt() i cast().
Bierzemy pod uwagę zbiór danych o nazwie statki obecny w bibliotece o nazwie „MASA”.
library(MASS)
print(ships)Kiedy wykonujemy powyższy kod, daje on następujący wynik -
type year period service incidents
1 A 60 60 127 0
2 A 60 75 63 0
3 A 65 60 1095 3
4 A 65 75 1095 4
5 A 70 60 1512 6
.............
.............
8 A 75 75 2244 11
9 B 60 60 44882 39
10 B 60 75 17176 29
11 B 65 60 28609 58
............
............
17 C 60 60 1179 1
18 C 60 75 552 1
19 C 65 60 781 0
............
............Roztop dane
Teraz topimy dane, aby je uporządkować, konwertując wszystkie kolumny inne niż typ i rok na wiele wierszy.
molten.ships <- melt(ships, id = c("type","year"))
print(molten.ships)Kiedy wykonujemy powyższy kod, daje on następujący wynik -
type year variable value
1 A 60 period 60
2 A 60 period 75
3 A 65 period 60
4 A 65 period 75
............
............
9 B 60 period 60
10 B 60 period 75
11 B 65 period 60
12 B 65 period 75
13 B 70 period 60
...........
...........
41 A 60 service 127
42 A 60 service 63
43 A 65 service 1095
...........
...........
70 D 70 service 1208
71 D 75 service 0
72 D 75 service 2051
73 E 60 service 45
74 E 60 service 0
75 E 65 service 789
...........
...........
101 C 70 incidents 6
102 C 70 incidents 2
103 C 75 incidents 0
104 C 75 incidents 1
105 D 60 incidents 0
106 D 60 incidents 0
...........
...........Rzuć Molten Data
Możemy wrzucić stopione dane do nowej postaci, w której tworzona jest suma każdego typu statku dla każdego roku. Odbywa się to za pomocącast() funkcjonować.
recasted.ship <- cast(molten.ships, type+year~variable,sum)
print(recasted.ship)Kiedy wykonujemy powyższy kod, daje on następujący wynik -
type year period service incidents
1 A 60 135 190 0
2 A 65 135 2190 7
3 A 70 135 4865 24
4 A 75 135 2244 11
5 B 60 135 62058 68
6 B 65 135 48979 111
7 B 70 135 20163 56
8 B 75 135 7117 18
9 C 60 135 1731 2
10 C 65 135 1457 1
11 C 70 135 2731 8
12 C 75 135 274 1
13 D 60 135 356 0
14 D 65 135 480 0
15 D 70 135 1557 13
16 D 75 135 2051 4
17 E 60 135 45 0
18 E 65 135 1226 14
19 E 70 135 3318 17
20 E 75 135 542 1