R 语言中的数据重塑是关于改变数据被组织成行和列的方式。 大多数时间 R 语言中的数据处理是通过将输入数据作为数据帧来完成的。 很容易从数据帧的行和列中提取数据，但是在某些情况下，我们需要的数据帧格式与我们接收数据帧的格式不同。 R 语言具有许多功能，在数据帧中拆分，合并和将行更改为列，反之亦然。

于数据帧中加入列和行

我们可以使用 cbind() 函数连接多个向量来创建数据帧。 此外，我们可以使用 rbind() 函数合并两个数据帧。

# 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") # Print the data frame.print(addresses)# Create another data frame with similar columnsnew.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") # 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") # Print the result.print(all.addresses)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

# # # # 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 zipcode1 Lowry CO 802302 Charlotte FL 33949# # # The combined data frame city state zipcode1 Tampa FL 336022 Seattle WA 981043 Hartford CT 61614 Denver CO 802945 Lowry CO 802306 Charlotte FL 33949

合并数据帧

我们可以使用 merge() 函数合并两个数据帧。 数据帧必须具有相同的列名称，在其上进行合并。

在下面的例子中，我们考虑 library 名称“MASS”中有关 Pima Indian Women 的糖尿病的数据集。 我们基于血压（“bp”）和体重指数（“bmi”）的值合并两个数据集。 在选择这两列用于合并时，其中这两个变量的值在两个数据集中匹配的记录被组合在一起以形成单个数据帧。

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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

bp bmi npreg.x glu.x skin.x ped.x age.x type.x npreg.y glu.y skin.y ped.y1 60 33.8 1 117 23 0.466 27 No 2 125 20 0.0882 64 29.7 2 75 24 0.370 33 No 2 100 23 0.3683 64 31.2 5 189 33 0.583 29 Yes 3 158 13 0.2954 64 33.2 4 117 27 0.230 24 No 1 96 27 0.2895 66 38.1 3 115 39 0.150 28 No 1 114 36 0.2896 68 38.5 2 100 25 0.324 26 No 7 129 49 0.4397 70 27.4 1 116 28 0.204 21 No 0 124 20 0.2548 70 33.1 4 91 32 0.446 22 No 9 123 44 0.3749 70 35.4 9 124 33 0.282 34 No 6 134 23 0.54210 72 25.6 1 157 21 0.123 24 No 4 99 17 0.29411 72 37.7 5 95 33 0.370 27 No 6 103 32 0.32412 74 25.9 9 134 33 0.460 81 No 8 126 38 0.16213 74 25.9 1 95 21 0.673 36 No 8 126 38 0.16214 78 27.6 5 88 30 0.258 37 No 6 125 31 0.56515 78 27.6 10 122 31 0.512 45 No 6 125 31 0.56516 78 39.4 2 112 50 0.175 24 No 4 112 40 0.23617 88 34.5 1 117 24 0.403 40 Yes 4 127 11 0.598 age.y type.y1 31 No2 21 No3 24 No4 21 No5 21 No6 43 Yes7 36 Yes8 40 No9 29 Yes10 28 No11 55 No12 39 No13 39 No14 49 Yes15 49 Yes16 38 No17 28 No[1] 17

有时，电子表格数据的格式很紧凑，可以给出每个主题的协变量，然后是该主题的所有观测值。 R的建模功能需要在单个列中进行观察。 考虑以下来自重复MRI脑测量的数据样本

Status Age V1 V2 V3 V4 P 23646 45190 50333 55166 56271 CC 26174 35535 38227 37911 41184 CC 27723 25691 25712 26144 26398 CC 27193 30949 29693 29754 30772 CC 24370 50542 51966 54341 54273 CC 28359 58591 58803 59435 61292 CC 25136 45801 45389 47197 47126

在每个主题上有两个协变量和多达四个测量值。 数据从 Excel 导出为 mr.csv 文件。

我们可以使用堆栈来帮助操纵这些数据以给出单个响应。

zz <- read.csv("mr.csv", strip.white = TRUE)zzz <- cbind(zz[gl(nrow(zz), 1, 4*nrow(zz)), 1:2], stack(zz[, 3:6]))

结果为：

Status Age values indX1 P 23646 45190 V1X2 CC 26174 35535 V1X3 CC 27723 25691 V1X4 CC 27193 30949 V1X5 CC 24370 50542 V1X6 CC 28359 58591 V1X7 CC 25136 45801 V1X11 P 23646 50333 V2...

函数unstack的方向相反，可能对导出数据很有用。

另一种方法是使用函数重塑

> reshape(zz, idvar="id",timevar="var", varying=list(c("V1","V2","V3","V4")),direction="long") Status Age var V1 id1.1 P 23646 1 45190 12.1 CC 26174 1 35535 23.1 CC 27723 1 25691 34.1 CC 27193 1 30949 45.1 CC 24370 1 50542 56.1 CC 28359 1 58591 67.1 CC 25136 1 45801 71.2 P 23646 2 50333 12.2 CC 26174 2 38227 2...

重塑函数的语法比堆栈更复杂，但可以用于“long”表单中不止一列的数据。如果方向=“宽”，重塑还可以执行相反的转换。

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