reshape2 數據操作 數據融合 （melt）

前面一篇講了cast,想必已經見識到了reshape2的強大，當然在使用cast時配合上melt這種強大的揉數據能力才能表現的淋漓盡致。

下面我們來看下，melt這個函數以及它的特點。

melt(data, ..., na.rm = FALSE, value.name = "value")

從這里來看函數的參數也相對比較簡單，data表示要處理的數據，na.rm表示缺失值處理辦法，value.name用於重命名值所在列的名稱

另外，melt函數的難點在於，不同數據結構，用到的參數可能是不一樣的。

 

首先，要融合的數據為數組、表以及矩陣，那么melt的表達式為：

melt(data, varnames = names(dimnames(data)), ..., na.rm = FALSE, as.is = FALSE, value.name = "value")

varnames用戶命名變量名稱 

 

其次，要融合的數據為數據框，那么melt的表達式為：

melt(data, id.vars, measure.vars, variable.name = "variable", ..., na.rm = FALSE, value.name = "value", factorsAsStrings = TRUE)

id.vars  設置融合后單獨顯示的變量，可以用變量位置及名稱表示,沒寫表示使用所有非measure.vars值

measure.vars  通常根據id.vars 設置的變化而變化

 

最后，要融合的數據為列表，那么melt的表達式為：

melt(data, ..., level = 1)

 

下面來看些具體的例子

data<- array(c(1:22, NA,"wo"), c(2,3,4))
data

 

melt(data)

可以看出數據融合后，可讀性比數組的情況下強了好多，var1表示數組的行，var2表示數組的列，var3表示數組序列。

比如，18位置就是第3數組，2行3列的位置，11則是第2數組，1行3列。

melt(a, na.rm = TRUE)

可以看到數組中的缺失值被移除了。

melt(data, varnames=c("hang","lie","Zu"))

對融合后的每個變量進行重命名。

下面來看下數據為數據框的情況。

x<-data.frame(id=1:6,
              name=c("wang","zhang","li","chen","zhao","song"),
              shuxue=c(89,85,68,79,96,53),
              yuwen=c(77,68,86,87,92,63))
x

 

melt(x,id=c("id","name"))

　

melt(x,id=1:2,variable.name="kemu",value.name="zhi")

melt(x,measure.vars=c("id","name"))

 

最后，來看下如果數據是列表的情況

shuju<- list(matrix(1:4, ncol=2), array(1:27, c(3,3,3)))
shuju

這個列表的機構比較復雜，讀起來有點難度

下面melt融合后的結果

melt(shuju)

可以看出數據變得非常簡潔。