R 数据预处理

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将若干向量组合为数据框

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> g <- c("a","b","c")
> x <- 1:3
> data <- data.frame(g,x)
> data
  g x
1 a 1
2 b 2
3 c 3

从数据框中提取摘要信息

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> str(data)
'data.frame':	3 obs. of  2 variables:
 $ g: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3
 $ x: int  1 2 3

向数据框添加列

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> data$new <- data$x * 2
  g x new
1 a 1   2
2 b 2   4
3 c 3   6

从数据框删除列

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> data <- subset(data,select = c(-x,-new))
  g
1 a
2 b
3 c

重排序列

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> data2 <-data[c(1,3,2)]
  g new x
1 a   2 1
2 b   4 2
3 c   6 3

选取某几列

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> data3 <-data[c("x","new")]
  x new
1 1   2
2 2   4
3 3   6

选取某几行

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> data3 <-data[c(1,2),]
  g x new
1 a 1   2
2 b 2  unite 4

连续变量转换为分类变量

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> data$class <- cut(data$new,breaks=c(0,4,8,Inf))
  g x new class
1 a 1   2 (0,4]
2 b 2   4 (0,4]
3 c 3   6 (4,8]

宽数据《=》长数据

长数据有一列数据是变量的类型，有一列是变量的值，但不一定只有两列。ggplot2需要长类型的数据，dplyr也需要长类型的数据，大多数的模型(比如lm(), glm()以及gam())也需要长数据。

使用tidyr 包的gather()函数转换到长数据：

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> library(tidyr)
> data
  g x new
1 a 1   2
2 b 2   4
3 c 3   6
> data2<-gather(data,key='new_one',value ='count',x,new,-g)
> data2
  g new_one count
1 a       x     1
2 b       x     2
3 c       x     3
4 a     new     2
5 b     new     4
6 c     new     6

使用tidyr 包的spread()函数转换到宽数据：

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> spread(data2,key='new_one',value='count')
  g x new
1 a 1   2
2 b 2   4
3 c 3   6

多列《=》一列

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> data
  g x new
1 a 1   2
2 b 2   4
3 c 3   6
> data3<-unite(data,x_new,x,new,sep = '_')
> data3
  g x_new
1 a   1_2
2 b   2_4
3 c   3_6

> data4<- separate(data3,x_new,c('x','new'),sep = '_')
> data4
  g x new
1 a 1   2
2 b 2   4
3 c 3   6