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reshape包的melt函数将宽数据变为长数据的函数

已有 679 次阅读 2020-12-1 22:58 |系统分类:科研笔记

宽数据:宽数据是比较常用的数据收集与储存样式,群落学里面一般是表示为一列为一个变量,一行为一个样本,表格里面的值代表变量在样本里面的观测值。

长数据:长数据是一元统计分析可能会用到的样式,如将上面的每一列的值重叠形成新的一列,表示观测值。另外添加一列表示观测值所对应的变量名字。

Reshape包里面的melt() 可以将宽数据转化为长数据。

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

·  id.vars:不需要进行melt的列名,通常会随着melt不停重复堆叠,因此最好为无数学意义整数(变量位置信息)或字符串(名称信息)。

·  measure.vars:观测值列名。

·  variable.name:melt 后观测变量的列名 ,不填默认为 variable

·  na.rm

·  value.name:melt 后观测值的列名, 不填默认为 value

 

案例:

library(reshape)

melt(iris, id.vars = c("Species"))




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