R语言 数据框的长、宽格式转换

Converting data between wide and long format 在宽、长格式之间转换数据

R语言中的大多数函数希望数据是长格式
但是，像 SPSS 通常使用宽格式数据
当你想把将数据从宽转换为长格式

常用的有两种方法：
1、gather() 和 spread() 来自 tidyr 包。
2、melt() 以及 dcast() 来自 reshape2 包

还有许多不常用的函数也可以实现：
1、reshape() 函数，不过它不是 reshape2 包的一部分，是 R base 包
2、stack() 和 unstack()

示例数据

olddata_wide <- read.table(header=TRUE, text='subject sex control cond1 cond21   M     7.9  12.3  10.72   F     6.3  10.6  11.13   F     9.5  13.1  13.84   M    11.5  13.4  12.9
')
# 确保 subject 这一列是因子
olddata_wide$subject <- factor(olddata_wide$subject)olddata_long <- read.table(header=TRUE, text='subject sex condition measurement1   M   control         7.91   M     cond1        12.31   M     cond2        10.72   F   control         6.32   F     cond1        10.62   F     cond2        11.13   F   control         9.53   F     cond1        13.13   F     cond2        13.84   M   control        11.54   M     cond1        13.44   M     cond2        12.9
')
# 确保 subject 这一列是因子
olddata_long$subject <- factor(olddata_long$subject)

使用tidyr 包

1、从宽到长：
使用tidyr的函数gather()

olddata_wide
#>   subject sex control cond1 cond2
#> 1       1   M     7.9  12.3  10.7
#> 2       2   F     6.3  10.6  11.1
#> 3       3   F     9.5  13.1  13.8
#> 4       4   M    11.5  13.4  12.9library(tidyr)# 用法
gather(data,key = "key",value = "value",...,na.rm = FALSE,convert = FALSE,factor_key = FALSE
)# 函数gather()的参数:
# - data: 目标数据集
# - key: 新的列的名称（可以有多个）
# - value: 选择用来填充key列的列
# - ...: value可以有多个
# - factor_key: 将新的列转为因子 (FALSE为向量)
# - na.rm: 删除缺失的值. 默认为FALSE
data_long <- gather(olddata_wide, condition, measurement, control:cond2, factor_key=TRUE)
## condition、measurement 是新增的列
## 这两列的数据是来自原数据框 control:cond2 这三列data_long
#>    subject sex condition measurement
#> 1        1   M   control         7.9
#> 2        2   F   control         6.3
#> 3        3   F   control         9.5
#> 4        4   M   control        11.5
#> 5        1   M     cond1        12.3
#> 6        2   F     cond1        10.6
#> 7        3   F     cond1        13.1
#> 8        4   M     cond1        13.4
#> 9        1   M     cond2        10.7
#> 10       2   F     cond2        11.1
#> 11       3   F     cond2        13.8
#> 12       4   M     cond2        12.9

也可以靠列出每个列来

gather(olddata_wide, condition, measurement, control, cond1, cond2)

如果要以编程的形式来使用函数 gather() , 需要把列名包含进变量中

keycol <- "condition"
valuecol <- "measurement"
gathercols <- c("control", "cond1", "cond2")gather_(olddata_wide, keycol, valuecol, gathercols)

扩展：重命名变量列的因子 level ，然后进行排序

# 重命名因子名字 "cond1" 、 "cond2" 到 "first" 、 "second"
levels(data_long$condition)[levels(data_long$condition)=="cond1"] <- "first"
levels(data_long$condition)[levels(data_long$condition)=="cond2"] <- "second"# 先按 subject 排序, 再按 condition 排序
data_long <- data_long[order(data_long$subject, data_long$condition), ]
data_long
#>    subject sex condition measurement
#> 1        1   M   control         7.9
#> 5        1   M     first        12.3
#> 9        1   M    second        10.7
#> 2        2   F   control         6.3
#> 6        2   F     first        10.6
#> 10       2   F    second        11.1
#> 3        3   F   control         9.5
#> 7        3   F     first        13.1
#> 11       3   F    second        13.8
#> 4        4   M   control        11.5
#> 8        4   M     first        13.4
#> 12       4   M    second        12.9

2、从长到宽

使用函数 spread() ：

olddata_long
#>    subject sex condition measurement
#> 1        1   M   control         7.9
#> 2        1   M     cond1        12.3
#> 3        1   M     cond2        10.7
#> 4        2   F   control         6.3
#> 5        2   F     cond1        10.6
#> 6        2   F     cond2        11.1
#> 7        3   F   control         9.5
#> 8        3   F     cond1        13.1
#> 9        3   F     cond2        13.8
#> 10       4   M   control        11.5
#> 11       4   M     cond1        13.4
#> 12       4   M     cond2        12.9library(tidyr)# The arguments to spread():
# - data: 数据集
# - key: 需要变成横向的列
# - value: 用于填充key列的数据来源
data_wide <- spread(olddata_long, condition, measurement)
## 将 condition 的几类拆成另外几列data_wide
#>   subject sex cond1 cond2 control
#> 1       1   M  12.3  10.7     7.9
#> 2       2   F  10.6  11.1     6.3
#> 3       3   F  13.1  13.8     9.5
#> 4       4   M  13.4  12.9    11.5

可以理解为 spread() 和 gather()是完全相反的

扩展：美化数据外观的举措

# R重命名cond1、cond2
names(data_wide)[names(data_wide)=="cond1"] <- "first"
names(data_wide)[names(data_wide)=="cond2"] <- "second"# 重新排序列
data_wide <- data_wide[, c(1,2,5,3,4)]
data_wide
#>   subject sex control first second
#> 1       1   M     7.9  12.3   10.7
#> 2       2   F     6.3  10.6   11.1
#> 3       3   F     9.5  13.1   13.8
#> 4       4   M    11.5  13.4   12.9

因子水平的顺序决定了列的顺序。
可以在重塑之前更改级别顺序，也可以在之后对列进行重新排序。

使用reshape2 包

1、从宽到长

melt()函数

olddata_wide
#>   subject sex control cond1 cond2
#> 1       1   M     7.9  12.3  10.7
#> 2       2   F     6.3  10.6  11.1
#> 3       3   F     9.5  13.1  13.8
#> 4       4   M    11.5  13.4  12.9library(reshape2)# melt参数解释
melt(data, # 需要操作的数据id.vars, # 不想改变的数据列measure.vars, # 你要melt的数据variable.name= 'variable', # melt操作后，为新列变量取名na.rm=FALSE, # 是否去除NAvalue.name='value', # 新列对应值的变量名factorsAsStrings=TRUE)melt(olddata_wide, id.vars=c("subject", "sex"))
#>    subject sex variable value
#> 1        1   M  control   7.9
#> 2        2   F  control   6.3
#> 3        3   F  control   9.5
#> 4        4   M  control  11.5
#> 5        1   M    cond1  12.3
#> 6        2   F    cond1  10.6
#> 7        3   F    cond1  13.1
#> 8        4   M    cond1  13.4
#> 9        1   M    cond2  10.7
#> 10       2   F    cond2  11.1
#> 11       3   F    cond2  13.8
#> 12       4   M    cond2  12.9# 更多输出参数设置
data_long <- melt(olddata_wide,id.vars=c("subject", "sex"),measure.vars=c("control", "cond1", "cond2" ),variable.name="condition",value.name="measurement"
)
data_long
#>    subject sex condition measurement
#> 1        1   M   control         7.9
#> 2        2   F   control         6.3
#> 3        3   F   control         9.5
#> 4        4   M   control        11.5
#> 5        1   M     cond1        12.3
#> 6        2   F     cond1        10.6
#> 7        3   F     cond1        13.1
#> 8        4   M     cond1        13.4
#> 9        1   M     cond2        10.7
#> 10       2   F     cond2        11.1
#> 11       3   F     cond2        13.8
#> 12       4   M     cond2        12.9

如果省略 measure.vars ， melt() 将自动使用所有其他变量作为 id.vars ;
如果省略 id.vars ，情况正好相反。

如果不指定 variable.name ，它将命名该列 “variable” ;
如果省略 value.name ，它将命名该列 “measurement” 。

扩展：重命名变量列的因子 level ，然后进行排序 （步骤同上）

2、从长到宽

cast() 函数分为：dcast() 、 acast()
用 dcast() 重构数据框；如果是列表或者是矩阵，改用 acast()

# dcast参数解释：
dcast(data, formula, fun.aggregate)
# - data : 所选的数据；
# - formula：描述了想要的最后结果; 其接受的公式形如：rowvar1 + rowvar2 + ... ~ colvar1 + colvar2 + ...;
## 在这一公式中，rowvar1 + rowvar2 + ...定义了要划掉的变量集合，以确定各行的内容，而colvar1 + colvar2 + 
## ...则定义了要划掉的、确定各列内容的变量集合。
# - fun.aggregate是（可选的）数据整合函数，比如求均值等等。olddata_long
#>    subject sex condition measurement
#> 1        1   M   control         7.9
#> 2        1   M     cond1        12.3
#> 3        1   M     cond2        10.7
#> 4        2   F   control         6.3
#> 5        2   F     cond1        10.6
#> 6        2   F     cond2        11.1
#> 7        3   F   control         9.5
#> 8        3   F     cond1        13.1
#> 9        3   F     cond2        13.8
#> 10       4   M   control        11.5
#> 11       4   M     cond1        13.4
#> 12       4   M     cond2        12.9# 保留 "subject" 和 "sex" 两列
# 拆分 condition 列为 control、cond1、cond2三个变量
# 拆分后的变量测量值用 measurement 来填充library(reshape2)data_wide <- dcast(olddata_long, subject + sex ~ condition, value.var="measurement")
data_wide
#>   subject sex cond1 cond2 control
#> 1       1   M  12.3  10.7     7.9
#> 2       2   F  10.6  11.1     6.3
#> 3       3   F  13.1  13.8     9.5
#> 4       4   M  13.4  12.9    11.5

扩展：美化数据外观的举措 （同上）

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