表格转换，多行聚集成列，长列转换成多行

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我从中学开始就立体，较多维的数据理解不强，所以这部分进度慢些很正常

R ggplot2绘图常用一维数据列表的数据框，所以常用到多行聚为列这个功能。

减列数，创建一维：

常用包：reshape2,tidyr以及聚集了tidyr等包的tidyverse。

创建例子df<-data.frame(x=c("A","B","C"),"2010"=c(1,3,4),'2011'=c(3,5,2),check.names=FALSE)

 

reshap2::melt(数据框，id.var=索引列，variable.name=转换后列变量名的列名，value.name=转换后变量对应值的列名)

> df_melt<-reshape2::melt(df,id.var="x",variable.name="year",value.name="value")

tidyr::gather(数据框，转换后列变量名的列名，转换后变量对应值的列名，-索引列)

注：-索引列是指除索引列其他都聚合。

> df_gather<-tidyr::gather(df,year,value,-x)

上面俩函数运行结果相同：

 

 

加列数，加维 

reshape2::dcast(数据框，行标签～列标签，value.var=列对应的值)   注：这里行标签指第一列自变量标签

reshape2::dcast(df_melt,x~year,value.var = "value")

tidyr::spread(数据框，待转的列标签，对应的值)

df_spread<-tidyr::spread(df_gather,year,value)

 

 备注：tidyverse是Hadley创建的R包的集合。核心软件包是ggplot2，dplyr,tidyr,readr,purrr,tibble,stringr和forcats。其中readr用于读取数据，tidyr用于整理数据，dplyr用于数据转换，ggplot2用于数据可视化，purrr用于函数式编程。

标签：多行,成列,表格,df,标签,列名,value,tidyr,数据
来源： https://www.cnblogs.com/koujiaodahan/p/15358932.html