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R语言进阶之4:数据整形(reshape)

从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的,很多数据都要经过整理才能进行有效的分析,数据整形不仅仅是为了改善数据的外观,也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤。数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分,这是门学问,是R语言数据处理的内容之一。

作者:xxx来源:网易博客|2013-05-31 10:15


 一、通过重新构建数据进行整形

数据整形最直接的思路就把数据全部向量化,然后按要求用向量构建其他类型的数据。这样是不是会产生大量的中间变量、占用大量内存?没错。R语言的任何函数(包括赋值)操作都会有同样的问题,因为R函数的参数传递方式是传值不传址,变量不可能原地址修改后再放回原地址。

矩阵和多维数组的向量化有直接的类型转换函数: as.vector,向量化后的结果顺序是先列后行再其他:

  1. > (x <- matrix(1:4, ncol=2))  #为节省空间,下面的结果省略了一些空行 
  2.      [,1] [,2] 
  3. [1,]    1    3 
  4. [2,]    2    4 
  5. > as.vector(x) 
  6. [1] 1 2 3 4 
  7. > (x <- array(1:8, dim=c(2,2,2))) 
  8. , , 1 
  9.      [,1] [,2] 
  10. [1,]    1    3 
  11. [2,]    2    4 
  12. , , 2 
  13.      [,1] [,2] 
  14. [1,]    5    7 
  15. [2,]    6    8 
  16. > as.vector(x) 
  17. [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 

列表向量化可以用unlist,数据框本质是元素长度相同的列表,所以也用unlist:

  1. > (x <- list(x=1:3, y=5:10)) 
  2. $x 
  3. [1] 1 2 3 
  4. $y 
  5.  
  6. [1]  5  6  7  8  9 10 
  7. > unlist(x) 
  8. x1 x2 x3 y1 y2 y3 y4 y5 y6  
  9.  1  2  3  5  6  7  8  9 10  
  10. > x <- data.frame(x=1:3, y=5:7) 
  11. > unlist(x) 
  12. x1 x2 x3 y1 y2 y3  
  13.  1  2  3  5  6  7 

其他类型的数据一般都可以通过数组、矩阵或列表转成向量。一些软件包有自定义的数据类型,如果考虑周到的话应该会有合适的类型转换函数。

二、transform 和 within函数

transform 函数对数据框进行操作,作用是为原数据框增加新的列变量。但应该注意的是“原数据框”根本不是原来的那个数据框,而是一个它的拷贝。下面代码为airquality数据框增加了一列log.ozone,但因为没有把结果赋值给原变量名,所以原数据是不变的:

  1. > head(airquality,2) 
  2.   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 
  3. 1    41     190  7.4   67     5   1 
  4. 2    36     118  8.0   72     5   2 
  5. > aq <- transform(airquality, loglog.ozone=log(Ozone)) 
  6. > head(airquality,2) 
  7.   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 
  8. 1    41     190  7.4   67     5   1 
  9. 2    36     118  8.0   72     5   2 
  10. > head(aq,2) 
  11.   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day log.ozone 
  12. 1    41     190  7.4   67     5   1  3.713572 
  13. 2    36     118  8.0   72     5   2  3.583519 

transform可以增加新列变量,可以改变列变量的值,也可以通过NULL赋值的方式删除列变量:

  1. > aq <- transform(airquality, loglog.ozone=log(Ozone), Ozone=NULLWindWind=Wind^2) 
  2. > head(aq,2) 
  3.   Solar.R  Wind Temp Month Day log.ozone 
  4. 1     190 54.76   67     5   1  3.713572 
  5. 2     118 64.00   72     5   2  3.583519 
  6.  
  7. > aq <- transform(airquality, loglog.ozone=log(Ozone), Ozone=NULLMonth=NULLWindWind=Wind^2) 
  8. > head(aq,2) 
  9.   Solar.R  Wind Temp Day log.ozone 
  10. 1     190 54.76   67   1  3.713572 
  11. 2     118 64.00   72   2  3.583519 

within 比 transform 灵活些,除数据框外还可以使用其他类型数据,但用法不大一样,而且函数似乎也不够完善:

  1. > aq <- within(airquality, { 
  2. + log.ozone <- log(Ozone) 
  3. + squared.wind <- Wind^2 
  4. + rm(Ozone, Wind) 
  5. + } ) 
  6. > head(aq,2) 
  7.   Solar.R Temp Month Day squared.wind log.ozone 
  8. 1     190   67     5   1        54.76  3.713572 
  9. 2     118   72     5   2        64.00  3.583519 
  10.  
  11. > (x <- list(a=1:3, b=letters[3:10], c=LETTERS[9:14])) 
  12. $a 
  13. [1] 1 2 3 
  14. $b 
  15. [1] "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" 
  16. $c 
  17. [1] "I" "J" "K" "L" "M" "N" 
  18.  
  19. > within(x, {log.a <- log(a); d <- paste(b, c, sep=':'); rm(b)}) 
  20. $a 
  21. [1] 1 2 3 
  22. $c 
  23. [1] "I" "J" "K" "L" "M" "N" 
  24. $d 
  25. [1] "c:I" "d:J" "e:K" "f:L" "g:M" "h:N" "i:I" "j:J" 
  26. $log.a 
  27. [1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123 
  28. > within(x, {log.a <- log(a); d <- paste(b, c, sep=':'); rm(b,c)}) 
  29. $a 
  30. [1] 1 2 3 
  31. $b   #为什么删除两个列表元素会得到这样的结果? 
  32.  
  33. NULL 
  34. $c 
  35. NULL 
  36. $d 
  37. [1] "c:I" "d:J" "e:K" "f:L" "g:M" "h:N" "i:I" "j:J" 
  38. $log.a 
  39. [1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123 

三、reshape、stack和unstack 函数

reshape是R base/stats的函数,主要用于数据框长格式和宽格式之间的转换。reshape函数的参数很多,不容易记,牛人Hadley Wickham搞出reshape和reshape2包以后这个函数几乎被人遗忘:

  1. reshape(data, varying = NULLv.names = NULLtimevar = "time"
  2.         idvar = "id"ids = 1:NROW(data), 
  3.         times = seq_along(varying[[1]]), 
  4.         drop = NULL, direction, new.row.names = NULL
  5.         sep = "."
  6.         split = if (sep == "") { 
  7.             list(regexp = "[A-Za-z][0-9]"include = TRUE
  8.         } else { 
  9.             list(regexp = sepinclude = FALSEfixed = TRUE)} 
  10.         ) 

既然可以被遗忘,那就等你走投无路的时候(估计不会有这样的情况发生)再去了解它吧。

stack 和 unstack 的作用和reshape类似,用于数据框/列表的长、宽格式之间转换。数据框宽格式是我们记录原始数据常用的格式,类似这样:

  1. > x <- data.frame(CK=c(1.1, 1.2, 1.1, 1.5), T1=c(2.1, 2.2, 2.3, 2.1), T2=c(2.5, 2.2, 2.3, 2.1)) 
  2. > x 
  3.    CK  T1  T2 
  4. 1 1.1 2.1 2.5 
  5. 2 1.2 2.2 2.2 
  6. 3 1.1 2.3 2.3 
  7. 4 1.5 2.1 2.1 

一般统计和作图用的是长格式,stack可以做这个:

  1. > (xx <- stack(x)) 
  2.    values ind 
  3. 1     1.1  CK 
  4. 2     1.2  CK 
  5. 3     1.1  CK 
  6. 4     1.5  CK 
  7. 5     2.1  T1 
  8. 6     2.2  T1 
  9. 7     2.3  T1 
  10. 8     2.1  T1 
  11. 9     2.5  T2 
  12. 10    2.2  T2 
  13. 11    2.3  T2 
  14. 12    2.1  T2 

而unstack的作用正好和stack相反,但是要注意它的第二个参数是公式类型:公式左边的变量是值,右边的变量会被当成因子类型,它的每个水平都会形成一列:

  1. > unstack(xx, values~ind) 
  2.    CK  T1  T2 
  3. 1 1.1 2.1 2.5 
  4. 2 1.2 2.2 2.2 
  5. 3 1.1 2.3 2.3 
  6. 4 1.5 2.1 2.1 

四、reshape/reshape2 包

Hadley Wickham,牛人,很牛X的一个人,写了很多R语言包,著名的有ggplot2, plyr, reshape/reshape2等。reshape2包是reshape包的重写版,用reshape2就行,都在CRAN源中,用install.packages函数就可以安装。reshape/reshape2的函数很少,一般用户直接使用的是melt, acast 和 dcast 函数。

melt是溶解/分解的意思,即拆分数据。reshape/reshape2的melt函数是个S3通用函数,它会根据数据类型(数据框,数组或列表)选择melt.data.frame, melt.array 或 melt.list函数进行实际操作。

如果是数组(array)类型,melt的用法就很简单,它依次对各维度的名称进行组合将数据进行线性/向量化。如果数组有n维,那么得到的结果共有n+1列,前n列记录数组的位置信息,最后一列才是观测值:

  1. > datax <- array(1:8, dim=c(2,2,2)) 
  2. > melt(datax) 
  3.   Var1 Var2 Var3 value 
  4. 1    1    1    1     1 
  5. 2    2    1    1     2 
  6. 3    1    2    1     3 
  7. 4    2    2    1     4 
  8. 5    1    1    2     5 
  9. 6    2    1    2     6 
  10. 7    1    2    2     7 
  11. 8    2    2    2     8 
  12.  
  13. > melt(datax, varnames=LETTERS[24:26],value.name="Val"
  14.   X Y Z Val 
  15. 1 1 1 1   1 
  16. 2 2 1 1   2 
  17. 3 1 2 1   3 
  18. 4 2 2 1   4 
  19. 5 1 1 2   5 
  20. 6 2 1 2   6 
  21. 7 1 2 2   7 
  22. 8 2 2 2   8 

如果是列表数据,melt 函数将列表中的数据拉成两列,一列记录列表元素的值,另一列记录列表元素的名称;如果列表中的元素是列表,则增加列变量存储元素名称。元素值排列在前,名称在后,越是顶级的列表元素名称越靠后:

  1. > datax <- list(agi="AT1G10000"GO=c("GO:1010","GO:2020"), KEGG=c("0100", "0200", "0300")) 
  2. > melt(datax) 
  3.       value   L1 
  4. 1 AT1G10000  agi 
  5. 2   GO:1010   GO 
  6. 3   GO:2020   GO 
  7. 4      0100 KEGG 
  8. 5      0200 KEGG 
  9. 6      0300 KEGG 
  10. > melt(list(at_0100=datax)) 
  11.       value   L2      L1 
  12. 1 AT1G10000  agi at_0100 
  13. 2   GO:1010   GO at_0100 
  14. 3   GO:2020   GO at_0100 
  15. 4      0100 KEGG at_0100 
  16. 5      0200 KEGG at_0100 
  17. 6      0300 KEGG at_0100 

如果数据是数据框类型,melt的参数就稍微复杂些:

  1. melt(data, id.vars, measure.vars, 
  2.     variable.name = "variable", ..., na.rm = FALSE
  3.     value.name = "value"

其中 id.vars 是被当做维度的列变量,每个变量在结果中占一列;measure.vars 是被当成观测值的列变量,它们的列变量名称和值分别组成 variable 和 value两列,列变量名称用variable.name 和 value.name来指定。我们用airquality数据来看看:

  1. > str(airquality) 
  2. 'data.frame':   153 obs. of  6 variables: 
  3.  $ Ozone  : int  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ... 
  4.  $ Solar.R: int  190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ... 
  5.  $ Wind   : num  7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ... 
  6.  $ Temp   : int  67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ... 
  7.  $ Month  : int  5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ... 
  8.  $ Day    : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 

如果打算按月份分析臭氧和太阳辐射、风速、温度三者(列2:4)的关系,我们把它转成长格式数据框:

  1. > aq <- melt(airquality, var.ids=c("Ozone", "Month", "Day"),  
  2. measure.vars=c(2:4), variable.name="V.type"value.name="value"
  3. > str(aq) 
  4. 'data.frame':   459 obs. of  5 variables: 
  5.  $ Ozone : int  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ... 
  6.  $ Month : int  5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ... 
  7.  $ Day   : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
  8.  $ V.type: Factor w/ 3 levels "Solar.R","Wind",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
  9.  $ value : num  190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ... 

var.ids 可以写成id,measure.vars可以写成measure。id(即var.ids)和 观测值(即measure.vars)这两个参数可以只指定其中一个,剩余的列被当成另外一个参数的值;如果两个都省略,数值型的列被看成观测值,其他的被当成id。如果想省略参数或者去掉部分数据,参数名最好用 id/measure,否则得到的结果很可能不是你要的:

  1. > str(melt(airquality, var.ids=c(1,5,6), measure.vars=c(2:4))) 
  2. 'data.frame':   459 obs. of  5 variables: 
  3.  $ Ozone   : int  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ... 
  4.  $ Month   : int  5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ... 
  5.  $ Day     : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
  6.  $ variable: Factor w/ 3 levels "Solar.R","Wind",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
  7.  $ value   : num  190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ... 
  8. > str(melt(airquality, var.ids=1measure.vars=c(2:4)))   #看这里,虽然id只引用了一列,但结果却不是这样 
  9. 'data.frame':   459 obs. of  5 variables: 
  10.  $ Ozone   : int  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ... 
  11.  $ Month   : int  5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ... 
  12.  $ Day     : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
  13.  $ variable: Factor w/ 3 levels "Solar.R","Wind",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
  14.  $ value   : num  190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ... 
  15. > str(melt(airquality, var.ids=1))  #这样用更惨,结果不是我们要的吧? 
  16.  
  17. Using  as id variables 
  18. 'data.frame':   918 obs. of  2 variables: 
  19.  $ variable: Factor w/ 6 levels "Ozone","Solar.R",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
  20.  $ value   : num  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ... 
  21. > str(melt(airquality, id=1))  #这样才行 
  22. 'data.frame':   765 obs. of  3 variables: 
  23.  $ Ozone   : int  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ... 
  24.  $ variable: Factor w/ 5 levels "Solar.R","Wind",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
  25.  $ value   : num  190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ... 

数据整容有什么用?当然有。别忘了reshape2和ggplot2都是Hadley Wickham的作品,melt 以后的数据(称为molten数据)用ggplot2做统计图就很方便了,可以快速做出我们需要的图形:

  1. library(ggplot2) 
  2.  
  3. aq$Month <- factor(aq$Month) 
  4. <- ggplot(data=aq, aes(x=Ozoney=valuecolor=Month)) + theme_bw() 
  5. p + geom_point(shape=20size=4) + geom_smooth(aes(group=1), fill="gray80") + facet_wrap(~V.type, scales="free_y"

R语言进阶之四:数据整形(reshape) - xxx - xxx的博客

melt获得的数据(molten data)可以用 acast 或 dcast 还原。acast获得数组,dcast获得数据框。和unstack函数一样,cast函数使用公式参数。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。

  1. > head(dcast(aq, Ozone+Month+Day~V.type)) 
  2.   Ozone Month Day Solar.R Wind Temp 
  3. 1     1     5  21       8  9.7   59 
  4. 2     4     5  23      25  9.7   61 
  5. 3     6     5  18      78 18.4   57 
  6. 4     7     5  11      NA  6.9   74 
  7. 5     7     7  15      48 14.3   80 
  8. 6     7     9  24      49 10.3   69 

cast函数的作用不只是还原数据,还可以使用函数对数据进行汇总(aggregate)。事实上,melt函数是为cast服务的,目的是使用cast函数对数据进行aggregate:

  1. > dcast(aq, Month~V.type, fun.aggregate=meanna.rm=TRUE
  2.   Month  Solar.R      Wind     Temp 
  3. 1     5 181.2963 11.622581 65.54839 
  4. 2     6 190.1667 10.266667 79.10000 
  5. 3     7 216.4839  8.941935 83.90323 
  6. 4     8 171.8571  8.793548 83.96774 
  7. 5     9 167.4333 10.180000 76.90000 

五、plyr 包

plyr 的功能已经远远超出数据整容的范围,Hadley在plyr中应用了split-apply-combine的数据处理哲学,即:先将数据分离,然后应用某些处理函数,最后将结果重新组合成所需的形式返回。某些人士喜欢用“揉”来表述这样的数据处理;“揉”,把数据当面团捣来捣去,很哲,砖家们的砖头落下来,拍死人绝不偿命R语言进阶之四:数据整形(reshape) - xxx - xxx的博客

先别哲了,来点实际的:plyr的函数命名方式比较规律,很容易记忆和使用。比如 a开头的函数aaply, adply 和 alply 将数组(array)分别转成数组、数据框和列表;daply, ddply 和 dlply 将数据框分别转成数组、数据框和列表;而laply, ldaply, llply将列表(list)分别转成数组、数据框和列表。

下面我们看看如何使用ldply函数将ath1121501.db包中的KEGG列表数据转成数据框:

  1. > library(ath1121501.db) 
  2. > keggs <- as.list(ath1121501PATH[mappedkeys(ath1121501PATH)]) 
  3. > head(ldply(keggs, paste, collapse='; ')) 
  4.         .id                                              V1 
  5. 1 261579_at                                           00190 
  6. 2 261569_at                                           04712 
  7. 3 261583_at 00010; 00020; 00290; 00620; 00650; 01100; 01110 
  8. 4 261574_at                      00903; 00945; 01100; 01110 
  9. 5 261043_at                             00051; 00520; 01100 
  10. 6 261044_at                                           04122 

plyr包的函数较多,不再一一介绍,更多用法请参考它的在线帮助,Hadley 也写了很详细的tutorial:http://plyr.had.co.nz/09-user/

原文链接:http://helloxxxxxx.blog.163.com/blog/static/21601509520133343821837/?latestBlog

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