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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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GMT+8, 2024-9-20 08:04
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