p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 30.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 }
p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 24.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 }
p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 }
p.p4 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px Courier; color: #323333; background-color: #f5f5f5 }
p.p5 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px Courier; color: #323333; background-color: #f5f5f5 }
p.p6 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px Courier; color: #323333 }
p.p7 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px Courier; color: #999988; background-color: #f5f5f5 }
p.p8 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px Courier; color: #dd2244; background-color: #f5f5f5 }
span.s1 { }
span.s2 { color: #991200 }
span.s3 { color: #687687 }
span.s4 { }
span.s5 { color: #991c73 }
span.s6 { color: #009999 }
span.s7 { }
span.s8 { color: #323333 }
span.s9 { color: #323333 }
span.s10 { color: #dd2244 }
span.s11 { color: #999988 }

R之data.table -melt/dcast(数据拆分和合并)

写在前面：数据整形的过程确实和揉面团有些类似，先将数据通过melt()函数将数据揉开，然后再通过dcast()函数将数据重塑成想要的形状

reshape2包：

melt-把宽格式数据转化成长格式。

cast-把长格式数据转化成宽格式。（dcast-输出时返回一个数据框。acast-输出时返回一个向量/矩阵/数组。）

注：melt是数据融合的意思，它做的工作其实就是把数据由“宽”转“长”。

cast 函数的作用除了还原数据外，还可以对数据进行整合。

dcast 输出数据框。公式的左边每个变量都会作为结果中的一列，而右边的变量被当成因子类型，每个水平都会在结果中产生一列。

tidyr包：

gather-把宽度较大的数据转换成一个更长的形式，它类比于从reshape2包中融合函数的功能

spread-把长的数据转换成一个更宽的形式，它类比于从reshape2包中铸造函数的功能。

data.table包：

data.table的函数melt 和dcast 是增强包reshape2里同名函数的扩展

library(data.table)

ID <- c(NA,1,2,2)

Time <- c(1,2,NA,1)

X1 <- c(5,3,NA,2)

X2 <- c(NA,5,1,4)

mydata <- data.table(ID,Time,X1,X2)

mydata

##    ID Time X1 X2

## 1: NA    1  5 NA

## 2:  1    2  3  5

## 3:  2   NA NA  1

## 4:  2    1  2  4

md <- melt(mydata, id=c("ID","Time")) #or md <- melt(mydata, id=1:2)

#melt以使每一行都是一个唯一的标识符-变量组合

md     #将第一列作为id列，其他列全部融合就可以了

##    ID Time variable value

## 1: NA    1       X1     5

## 2:  1    2       X1     3

## 3:  2   NA       X1    NA

## 4:  2    1       X1     2

## 5: NA    1       X2    NA

## 6:  1    2       X2     5

## 7:  2   NA       X2     1

## 8:  2    1       X2     4

将变量"variable",和"value"揉合在一起，结果产生了新的两列，一列是变量variable，指代是哪个揉合变量，另外一列是取值value，即变量对应的值。我们也称这样逐行排列的方式称为长数据格式

melt:数据集的融合是将它重构为这样一种格式：每个测量变量独占一行，行中带有要唯一确定这个测量所需的标识符变量。

str(mydata)

## Classes 'data.table' and 'data.frame':   4 obs. of  4 variables:

##  $ ID  : num  NA 1 2 2

##  $ Time: num  1 2 NA 1

##  $ X1  : num  5 3 NA 2

##  $ X2  : num  NA 5 1 4

##  - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

str(md)

## Classes 'data.table' and 'data.frame':   8 obs. of  4 variables:

##  $ ID      : num  NA 1 2 2 NA 1 2 2

##  $ Time    : num  1 2 NA 1 1 2 NA 1

##  $ variable: Factor w/ 2 levels "X1","X2": 1 1 1 1 2 2 2 2

##  $ value   : num  5 3 NA 2 NA 5 1 4

##  - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

setcolorder(md,c("ID","variable","Time","value")) ##setcolorder()可以用来修改列的顺序。

md

##    ID variable Time value

## 1: NA       X1    1     5

## 2:  1       X1    2     3

## 3:  2       X1   NA    NA

## 4:  2       X1    1     2

## 5: NA       X2    1    NA

## 6:  1       X2    2     5

## 7:  2       X2   NA     1

## 8:  2       X2    1     4

mdr <- melt(mydata, id=c("ID","Time"),variable.name="Xzl",value.name="Vzl",na.rm = TRUE) #variable.name定义变量名

mdr

##    ID Time Xzl Vzl

## 1: NA    1  X1   5

## 2:  1    2  X1   3

## 3:  2    1  X1   2

## 4:  1    2  X2   5

## 5:  2   NA  X2   1

## 6:  2    1  X2   4

mdr1 <- melt(mydata, id=c("ID","Time"),variable.name="Xzl",value.name="Vzl",measure.vars=c("X1"),na.rm = TRUE) #measure.vars筛选

mdr1

##    ID Time Xzl Vzl

## 1: NA    1  X1   5

## 2:  1    2  X1   3

## 3:  2    1  X1   2

md[Time==1]

##    ID variable Time value

## 1: NA       X1    1     5

## 2:  2       X1    1     2

## 3: NA       X2    1    NA

## 4:  2       X2    1     4

md[Time==2]

##    ID variable Time value

## 1:  1       X1    2     3

## 2:  1       X2    2     5

#执行整合

# rowvar1 + rowvar2 + ... ~ colvar1 + colvar2 + ...

# 在这个公式中，rowvar1 + rowvar2 + ... 定义了要划掉的变量集合，以确定各行的内容，而colvar1 + colvar2 + ... 则定义了要划掉的、确定各列内容的变量集合。

newmd<- dcast(md, ID~variable, mean)

newmd

##    ID X1  X2

## 1:  1  3 5.0

## 2:  2 NA 2.5

## 3: NA  5  NA

newmd2<- dcast(md, ID+variable~Time)

newmd2

##    ID variable  1  2 NA

## 1:  1       X1 NA  3 NA

## 2:  1       X2 NA  5 NA

## 3:  2       X1  2 NA NA

## 4:  2       X2  4 NA  1

## 5: NA       X1  5 NA NA

## 6: NA       X2 NA NA NA

#ID+variable~Time  使用Time对(ID，variable)分组 Time:1,2,NA   类似excel的数据透析

newmd3<- dcast(md, ID~variable+Time)

newmd3         #variable:X1,X2     Time:1,2,NA   类似excel的数据透析

##    ID X1_1 X1_2 X1_NA X2_1 X2_2 X2_NA

## 1:  1   NA    3    NA   NA    5    NA

## 2:  2    2   NA    NA    4   NA     1

## 3: NA    5   NA    NA   NA   NA    NA