R中所有组data.frame的数据标准化

作者: 如果
发布时间: 2024-03-01 07:03:51 (4月前)
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布偶的表弟派大星丶 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 使用合并： </p> <pre> <code> #get all combinations of 2 columns all.comb <- expand.grid(unique(data$Date),unique(data$Group)) colnames(all.comb) <- c("Date","Group") #merge with all.x=TRUE to keep nonmatched rows res <- merge(all.comb,data,all.x=TRUE) #convert NA to 0 res$value[is.na(res$value)] <- 0 #result res # Date Group value # 1 Feb a 3 # 2 Feb b 4 # 3 Feb c 0 # 4 Jan a 5 # 5 Jan b 7 # 6 Jan c 10 </code> </pre> </DIV>

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甲基蓝 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 使用基础R，您可以使用 <code> xtabs </code> 包装成 <code> as.data.frame </code> ： </p> <pre> <code> as.data.frame(xtabs(formula = value ~ Date + Group, data = data)) # Date Group Freq #1 Feb a 8 #2 Jan a 6 #3 Feb b 4 #4 Jan b 1 #5 Feb c 0 #6 Jan c 10 </code> </pre> </DIV>

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早岁那知世事艰 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 运用 <code> reshape2 </code> </p> <pre> <code> library(reshape2) melt(dcast(data, Date~Group, value.var="value",fill=0), id.var="Date") #values differ as there was no set.seed() # Date variable value #1 Feb a 1 #2 Jan a 10 #3 Feb b 7 #4 Jan b 4 #5 Feb c 0 #6 Jan c 5 </code> </pre> <P> 或使用 <code> dplyr </code> </p> <pre> <code> library(dplyr) library(tidyr) data%>% spread(Group, value, fill=0) %>% gather(Group, value, a:c) # Date Group value #1 Feb a 1 #2 Jan a 10 #3 Feb b 7 #4 Jan b 4 #5 Feb c 0 #6 Jan c 5 </code> </pre> </DIV>

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