数据处理主要内容包括：
- 1. 特殊值处理
- 1.1 缺失值
- 1.2 离群值
- 1.3 日期
- 2. 数据转换（base vs. dplyr）
- 2.1 筛选（subset vs. filter/select/rename）
- 2.2 排序（order vs. arrange）
- 2.3 转换（transform vs. mutate/transmute）
- 2.4 分组与概括（group_by/summarise）
- 3. 数据框重塑（base vs. dplyr）
- 3.1 数据框的合并（rbind/cbind vs. bind_rows/bind_cols）
- 3.2 数据框的关联（merge vs. *_ join）
- 3.3 数据框的长宽转换（reshape2 包）
本文我们学习数据框重塑的有关内容。前文链接：
Sub-woo：R语言笔记（四）：数据处理（上）zhuanlan.zhihu.com
有出错或补充的地方请大神们不吝赐教，作者会持续更新！
3. 数据框重塑
这篇文章我们主要介绍基本包和 dplyr 包中用于数据框操作的函数，包括多个数据框的合并、关联以及长宽数据框的转换。
字符串的拼接可以通过 paste() 函数实现，而多个数据框也同样可以通过函数合成为一个数据框。与字符串不同的是，多个数据框的合成方式有两种，一种是合并（父母之命，媒妁之言），另一种是关联（相信缘分，因为爱情）。以下是段子，没兴趣的小伙伴可以跳过。
【段子：如何理解合并是“父母之命，媒妁之言”？这几个要合并的数据框往往没有相同的行或者列，我们只想硬生生地把它们拼成一个整体而已，或者说它们在一起不是因为相互有什么相同点，只是因为我们（父母）想[doge]。】
【段子：那又如何理解关联是“因为爱情”呢？需要关联的数据框往往具有某些相同的行或者列，比如有两份数据框，一份是小明和小红的数学成绩，另一份是小明和小红的英语成绩，很显然两份数据框都有相同的人名，因此我们就可以将二者关联，形成一份体现小明和小红数学、英语成绩的成绩单。这些相同的行或列就好比缘分和爱情，正因为有了共同点，数据框们才能更紧密地结合，更幸福地生活=。=】
3.1 数据框的合并（rbind/cbind vs. bind_rows/bind_cols）
- base 包（rbind/cbind）
base 包提供的实现合并的函数有两个，分别是：
rbind()
# 纵向合并
cbind()
# 横向合并【注】rbind() 要求数据框的列数相同，同时列名也要一致；cbind() 要求数据框的行数相同。举几个例子：
set1 <- data.frame(a = 1: 4, b = LETTERS[1: 4])
set2 <- data.frame(a = 0, b = c("I", "love", "u"), c = c(5, 2, 0))set1 # 4×2 的数据框
# a b
# 1 1 A
# 2 2 B
# 3 3 C
# 4 4 D
set2 # 3×3 的数据框
# a b c
# 1 0 I 5
# 2 0 love 2
# 3 0 u 0# rbind(set1, set2) 列数不相同会报错
# cbind(set1, set2) 行数不相同会报错rbind(set1, set2[, 1:3]) # 只取 set2 的前两列，使得列数与 set1 相同
# a b
# 1 1 A
# 2 2 B
# 3 3 C
# 4 4 D
# 5 0 I
# 6 0 love
# 7 0 u
cbind(set1[1: 3, ], set2) # 只取 set1 的前三行，使得行数与 set2 相同a b a b c
1 1 A 0 I 5
2 2 B 0 love 2
3 3 C 0 u 0
# 合并出现了两个 a 列【注】使用 cbind() 合并数据框后，可能出现列名相同的情况，某种程度上算是 cbind() 的缺陷，因此作者也更倾向于使用 dplyr 包提供的合并函数。
- dplyr 包（bind_rows/bind_cols）
dplyr 包提供的数据框合并函数也有两个，分别是：
bind_rows()
# 纵向拼接
bind_cols()
# 横向拼接【注】bind_rows() 根据列名对数据框进行合并，同一列名的列进行合并，不同列名的列会自动进行补齐（默认使用 NA 补齐），最好保证相同列名的数据类型是一致的；bind_cols() 要求数据框的行数相同，若有相同列名，则会自动进行修改区分。接下来举例说明：
library(dplyr)
one <- data.frame(a = c("I", "love", "U"), b = 0, c = c(5, 2, 0), stringsAsFactors = F)
two <- data.frame(a = c("13", "14"), d = LETTERS[1: 2], stringsAsFactors = F)
# 保证 two 的 a 列数据类型与 one 的 a 列一致，均为字符型one # 3×3 数据框
# a b c
# 1 I 0 5
# 2 love 0 2
# 3 U 0 0
two # 3×3 数据框
# a d
# 1 13 A
# 2 14 Bbind_rows(one, two)
# a b c d
# 1 I 0 5 <NA>
# 2 love 0 2 <NA>
# 3 U 0 0 <NA>
# 4 13 NA NA A
# 5 14 NA NA B
# 可以看到，bind_rows() 对相同列名的数据进行了合并，列名不同的列则自动使用 NA 进行了补齐。# bind_cols(one, two) 报错，两个数据框行数不一致
bind_cols(one[1:2, ], two)
# a b c a1 d
# 1 I 0 5 13 A
# 2 love 0 2 14 B
# 自动对相同的列名进行了修改3.2 数据框的关联（merge vs. *_ join）
- base 包（merge）
基本包提供的数据框关联函数为 merge() ，能够根据两个数据框相关的列进行关联，附上参考资料：R语言使用merge函数匹配数据（vlookup，join），语法如下：
merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)),by.x = 列名1, by.y = 列名2, all = FALSE, all.x = all, all.y = all,sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"), no.dups = TRUE,incomparables = NULL, ...)x,y：要合并的两个数据集
by：用于连接两个数据集的列，intersect(a,b)值向量a,b的交集，names(x)指提取数据集x的列名
by：intersect(names(x), names(y)) 是获取数据集x，y的列名后，提取其公共列名，作为两个数据集的连接列， 当有多个公共列时，需用下标指出公共列，如names(x)[1]，指定x数据集的第1列作为公共列。也可以直接写为 by = "公共列名" ，前提是两个数据集中都有该列名，并且大小写完全一致，R语言区分大小写
by.x，by.y：指定依据哪些列关联数据框，默认值为相同列名的列
all，all.x，all.y：指定x和y的行是否应该全在输出文件
sort：by指定的列（即公共列）是否要排序
suffixes：指定除by外相同列名的后缀；如设置 suffixes = c(".xx", ".yy")，两个数据框都有列名 grade，关联后就会被区分为 grade.xx 和 grade.yy
incomparables：指定by中哪些单元不进行关联
其中，常用的参数有 by（根据相同列名的列进行关联）；by.x/by.y（可以分别指定两个数据框的列进行关联）；all/all.x/all.y（逻辑变量，控制返回 x 和 y 所有/仅 x 数据框/仅 y 数据框的行）；sort（逻辑变量，根据关联的列进行排序）。
下面举例说明：
grade1 <- data.frame(number = c(2, 3, 1), Names = c("小明", "小红", "小李"), math = c(90, 80, 100))
grade2 <- data.frame(number = c(3, 1, 4), NAMES = c("小红", "小李", "小张"), english = c(100, 90, 80))
grade3 <- data
# 两个数据框定义了学号、姓名和成绩
grade1
# number Names math
# 1 2 小明 90
# 2 3 小红 80
# 3 1 小李 100
grade2
# number NAMES english
# 1 3 小红 100
# 2 1 小李 90
# 3 4 小张 80merge(grade1, grade2)
# number Names math NAMES english
# 1 1 小李 100 小李 90
# 2 3 小红 80 小红 100默认条件下，根据两个数据框相同列名的列（学号）进行关联，由于 Names 和 NAMES 大小写不一致，因此不会关联该列；只保留两个数据框的交集部分（共有的），省略了小明和小张的数据。我们可以通过 by.x/by.y 分别指定需要关联的列名：
merge(grade1, grade2, by.x = c("number", "Names"), by.y = c("number", "NAMES"))
# number Names math english
# 1 1 小李 100 90
# 2 3 小红 80 100这样就实现了通过学号和姓名进行数据框的关联。接下来我们通过 all/all.x/all.y 指定保留我们想要的行：
merge(grade1, grade2, by.x = c("number", "Names"), by.y = c("number", "NAMES"),all = T) # 返回并集（保留所有行）
# number Names math english
# 1 1 小李 100 90
# 2 2 小明 90 NA
# 3 3 小红 80 100
# 4 4 小张 NA 80
# 使用 NA 填补了缺失值merge(grade1, grade2, by.x = c("number", "Names"), by.y = c("number", "NAMES"),all.x = T) # 仅保留 x 数据框的所有行
# number Names math english
# 1 1 小李 100 90
# 2 2 小明 90 NA
# 3 3 小红 80 100
# 保留了 x 的所有行，因此小明的成绩被留下了merge(grade1, grade2, by.x = c("number", "Names"), by.y = c("number", "NAMES"),all.y = T) # 仅保留 y 数据框的所有行
# 大家猜猜看结果最后我们通过 sort 对关联的变量进行排序，默认 sort = T，将 by 中的第一个变量作为第一依据，第二个变量作为第二依据，以此类推进行排序。注意观察下述代码与之前的差异：
merge(grade1, grade2, by.x = c("Names", "number"), by.y = c("NAMES", "number"),all = T)
# Names number math english
# 1 小红 3 80 100
# 2 小李 1 100 90
# 3 小明 2 90 NA
# 4 小张 4 NA 80可以看到，将 by 中 names 移到首位后，排序方式也发生了变化——根据姓名升序排列。
- dplyr 包（* _ join）
dplyr 包提供的关联数据框的函数包括以下几种：
inner_join(x, y, by = , copy = F, suffix = c(), ...)
# 返回交集
left_join(x, y, by = , copy = F, suffix = c(), ...)
# 返回 x 所有的行数据与交集，类似 merge 中 all.x = T
right_join(x, y, by = , copy = F, suffix = c(), ...)
# 返回 y 所有的行数据与交集，类似 all.y = T
full_join(x, y, by = , copy = F, suffix = c(), ...)
# 返回并集（所有数据），类似 all = T
semi_join(x, y, by = , copy = F)
# 保留 x 所有的列名，返回行的交集
anti_join(x, y, by = , copy = F)
# 保留 x 所有的列名，返回行的 x 与 !y 的交集（从 x 中剔除与 y 匹配的行）【注】by 可以赋值行名，也可以通过 by = c("列名1" = "列名2", ...) 进行指定；suffix 的功能与 merge 中的 suffixes 类似。下面介绍一下 semi_ join() 与 anti_ join() 的效果：
grade1 <- data.frame(number = c(2, 3, 1), Names = c("小明", "小红", "小李"), math = c(90, 80, 100))
grade2 <- data.frame(number = c(3, 1, 4), NAMES = c("小红", "小李", "小张"), english = c(100, 90, 80))
# 继续使用上面的数据框semi_join(grade1, grade2)
# Joining, by = "number"
# number Names math
# 1 3 小红 80
# 2 1 小李 100inner_join(grade1, grade2) # 对比交集
# number Names math NAMES english
# 1 3 小红 80 小红 100
# 2 1 小李 100 小李 90观察到 semi_ join 保持了 grade1 的表格形式，数据则是 grade1 与 grade2 的交集，因此也可以理解为将数据的交集填入形如 grade1 的表格中。anti_ join 也是类似的效果：
anti_join(grade1, grade2)
# Joining, by = "number"
# number Names math
# 1 2 小明 90返回的数据是 grade1 中除去了与 grade2 共有的部分（即 x & !y，或者是
3.3 数据框的长宽转换（reshape2 包）
- 什么是长数据/宽数据
首先聊聊什么是长数据和宽数据。作者是这样理解的，长数据的格式可以较为笼统地认为只有三列，一列用于存储索引值，一列用于存储 variable，最后一列用于存储 value【类似于映射，第一列对应坐标，第二列对应映射方式（函数），第三列对应函数值（value）】。只是当索引值以多个维度存在的时候，就会出现四列甚至更多，举个例子，将日期作为索引值，最高温/最低温作为 variable，温度值作为 value 存储时，数据框就可能是如下类型：
当索引值以更高维度表现时，如将日期格式的年/月/日分开书写，就会是下面的样子：
那宽数据又是什么样的呢？类似于长数据，可以笼统地认为宽数据只有两行，第一行用于存储变量名，第二行用于存储每个变量名对应的 value（列向量的形式存在），我们平时观察的表格往往就是宽数据的形式。同样使用温度的数据，其宽数据的表现形式就像下面的表格：
是不是看起来亲切很多？
两种格式各有优点，多数时候长数据的存储占用空间比宽数据小（从缺失值可以大概领会一点），长数据的增删读取比宽数据效率更高；宽数据在形式上更清晰，而且由于其 value 是以列向量的形式存在，也能更好地适应 R 语言大多函数的调用。
- 长宽数据转换的代码实现
基本包中的 reshape/stack/unstack 函数可以实现长宽数据的转换，但使用起来比较麻烦，现在很少有人使用，目前使用比较多的是 tidyr 包中的 gather/spread 函数和 reshape2 包中的 melt/dcast 函数。本篇文章只介绍 reshape2 包中转换数据框长宽数据的函数（只会这个...）：
melt(data, id.vars, measure.vars,variable.name = "variable", ..., na.rm = FALSE, value.name = "value",factorsAsStrings = TRUE)
# 将宽数据转换为长数据dcast(data, formula, fun.aggregate = NULL, ..., margins = NULL,subset = NULL, fill = NULL, drop = TRUE,value.var = guess_value(data))
# 将长数据转换为宽数据在 melt() 中，id.vars(亦作 id ) 对应长数据的第二列（映射方式/函数）；measure.vars(亦作 measure ) 对应长数据的第三列（value/函数值）；variable.name 指定第二列的列名；value.name 指定第三列的列名；na.rm = F 不移除缺失值，为 T 则移除缺失值；factorsAsStrings = T 将因子转换为字符串，为 F 则不转换。
在 dcast() 中，formula 的形式为 x_variable + x_2 ~ y_variable + y_2 ~ z_variable ~ ...，左端对应宽数据中的索引值，右端对应宽数据中的 variable 和 value；fun.aggregate 用于指定函数，若对应某个索引值的 value 个数多于一个，则需要通过 fun.aggregate 函数处理这些 values，使之聚合为一个 value（每个 x 有且仅有一个 y 值与之对应，才能成为映射），如函数 sum/mean/sd 等；fill 指定填补缺失值，默认用 fun.aggregate 函数对空向量返回的值填补。
下面用 R 自带的 airquality 数据集举例说明：
library(reshape2)
dat <- airquality
head(dat) # 显示前六条数据
# Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
# 1 41 190 7.4 67 5 1
# 2 36 118 8.0 72 5 2
# 3 12 149 12.6 74 5 3
# 4 18 313 11.5 62 5 4
# 5 NA NA 14.3 56 5 5
# 6 28 NA 14.9 66 5 6可以看到，airquality 是宽数据的形式，接下来我们尝试将其转换为长数据。
dat_long <- melt(dat, id.vars = c("Month", "Day"), measure.vars = c("Ozone", "Solar.R"), na.rm = T,variable.name = "Vars", value.name = "Vals")
head(dat_long)
# Month Day Vars Vals
# 1 5 1 Ozone 41
# 2 5 2 Ozone 36
# 3 5 3 Ozone 12
# 4 5 4 Ozone 18
# 6 5 6 Ozone 28
# 7 5 7 Ozone 23【注】代码中设置了 na.rm = T 因此缺失值会直接被移除，如 5 月 5 日的 Ozone 没有观测值，5 月 6 日的 Solar.R 没有观测值，因此这里不会显示 5 月 5 日的 Ozone。
以 Month 和 Day 构建二维的索引值，Ozone 和 Solar.R 作为 variable，两个变量对应的数据作为 value 填入。但前六条记录没有显示出 Solar.R 是为什么呢？因为 R 将 Ozone 的值存储完毕以后才进行 Solar.R 的存储，如下图所示：
【注】代码的运行结果可以看到 5 月 6 日的 Solar.R 没有观测值，因此在长数据中会被移除，但 5 月 6 日的 Ozone 有观测值，在长数据中没有被移除，与宽数据格式中缺失值的移除有所差异（宽数据格式中，缺失值会被按行移除，意味着 5 月 6 日的所有数据都会被 remove）
下面我们试试将长数据转换为宽数据：
dat_wide <- dcast(dat_long, Month + Day ~ Vars)
# 注意这里使用 Vars 而不是 Ozone 和 Solar.R
# 因为在 dat_long 中只有 Vars
head(dat_wide)
# Month Day Ozone Solar.R
# 1 5 1 41 190
# 2 5 2 36 118
# 3 5 3 12 149
# 4 5 4 18 313
# 5 5 6 28 NA
# 6 5 7 23 299这里没有 5 月 5 日的数据是因为在将 dat 转换为 dat_long 的过程中，分别删除了 Ozone 和 Solar. R 的缺失值，而 5 月 5 日恰巧同时缺失这两个数据，因此后续将 dat_long 转换为 dat_wide 后，dat_wide 中就不存在 5 月 5 日的数据了。我们尝试将 na.rm 设置为 F 看看结果有什么不同：
dat <- airquality
dat_long <- melt(dat, id = c("Month", "Day"), measure = c("Ozone", "Solar.R"))
head(dat_long)
# Month Day variable value
# 1 5 1 Ozone 41
# 2 5 2 Ozone 36
# 3 5 3 Ozone 12
# 4 5 4 Ozone 18
# 5 5 5 Ozone NA
# 6 5 6 Ozone 28dat_wide <- dcast(dat_long, Month + Day ~ variable)
head(dat_wide)
# Month Day Ozone Solar.R
# 1 5 1 41 190
# 2 5 2 36 118
# 3 5 3 12 149
# 4 5 4 18 313
# 5 5 5 NA NA
# 6 5 6 28 NA如结果所示，5 月 5 日的数据会一直被保留下来。
再来看一个更复杂的例子：
set.seed(100)
grades <- data.frame(Month = rep(c(7,8), each = 5), Day = rep(seq(1, 31, by = 7), times = 2), Tom = sample(85:100, 10), Amy = sample(90:100, 10))
# 生成一个关于 Tom 和 Amy 在七、八月份的周测成绩成绩单如下表所示：
接着我们想要将其存储在数据库中，将其转换为长数据：
grades_long <- melt(grades, id = c("Month", "Day"), measure = c("Tom", "Amy"))结果如下表所示：
到了开家长会的时候，我们想要计算 Tom 和 Amy 的每月平均成绩，可以通过如下代码实现：
grades_wide <- dcast(grades_long, Month ~ variable, fun.aggregate = mean)
grades_wide
# Month Tom Amy
# 1 7 91.0 95.8
# 2 8 96.2 94.4由于每一个 Month 的值都对应 7 个 grades，因此我们使用 mean 求平均值，这样通过 dcast() 中的 fun.aggregate 参数就可以非常便捷地获得我们想要的数据啦~
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