使用融化从宽到长格式

融化：基础知识

融化用于将数据从宽格式转换为长格式。

从广泛的数据集开始：

DT = data.table(ID = letters[1:3], Age = 20:22, OB_A = 1:3, OB_B = 4:6, OB_C = 7:9)

我们可以使用 data.table 中的 melt 函数来融化我们的数据。这将以长格式返回另一个 data.table：

melt(DT, id.vars = c("ID","Age"))
1:  a  20     OB_A     1
2:  b  21     OB_A     2
3:  c  22     OB_A     3
4:  a  20     OB_B     4
5:  b  21     OB_B     5
6:  c  22     OB_B     6
7:  a  20     OB_C     7
8:  b  21     OB_C     8
9:  c  22     OB_C     9

class(melt(DT, id.vars = c("ID","Age")))
# "data.table" "data.frame"

未在 id.vars 参数中设置的任何列都被假定为变量。或者，我们可以使用 measure.vars 参数显式设置它们：

melt(DT, measure.vars = c("OB_A","OB_B","OB_C"))
   ID Age variable value
1:  a  20     OB_A     1
2:  b  21     OB_A     2
3:  c  22     OB_A     3
4:  a  20     OB_B     4
5:  b  21     OB_B     5
6:  c  22     OB_B     6
7:  a  20     OB_C     7
8:  b  21     OB_C     8
9:  c  22     OB_C     9

在这种情况下，假设未在 measure.vars 中设置的任何列都是 ID。

如果我们明确地设置它们，它将只返回所选的列：

melt(DT, id.vars = "ID", measure.vars = c("OB_C"))
   ID variable value
1:  a     OB_C     7
2:  b     OB_C     8
3:  c     OB_C     9

在结果中命名变量和值

我们可以使用 variable.name 和 value.name 来操作返回表的列名

melt(DT,
     id.vars = c("ID"), 
     measure.vars = c("OB_C"), 
     variable.name = "Test", 
     value.name = "Result"
     )
   ID Test Result
1:  a OB_C      7
2:  b OB_C      8
3:  c OB_C      9

在结果中设置度量变量的类型

默认情况下，熔化 data.table 会将所有 measure.vars 转换为因子：

M_DT <- melt(DT,id.vars = c("ID"), measure.vars = c("OB_C"))
class(M_DT[, variable])
# "factor"

要设置为字符，请使用 variable.factor 参数：

M_DT <- melt(DT,id.vars = c("ID"), measure.vars = c("OB_C"), variable.factor = FALSE)
class(M_DT[, variable])
# "character"

值通常从原始列的数据类型继承：

class(DT[, value])
# "integer"
class(M_DT[, value])
# "integer"

如果存在冲突，则会强制执行数据类型。例如：

M_DT <- melt(DT,id.vars = c("Age"), measure.vars = c("ID","OB_C"))
class(M_DT[, value])
# "character"

融化时，任何因子变量都将被强制转换为字符类型：

DT[, OB_C := factor(OB_C)]
M_DT <- melt(DT,id.vars = c("ID"), measure.vars = c("OB_C"))
class(M_DT)
# "character"

要避免这种情况并保留初始输入，请使用 value.factor 参数：

M_DT <- melt(DT,id.vars = c("ID"), measure.vars = c("OB_C"), value.factor = TRUE)
class(M_DT)
# "factor"

处理缺失值

默认情况下，任何 NA 值都保留在熔融数据中

DT = data.table(ID = letters[1:3], Age = 20:22, OB_A = 1:3, OB_B = 4:6, OB_C = c(7:8,NA))
melt(DT,id.vars = c("ID"), measure.vars = c("OB_C"))
   ID variable value
1:  a     OB_C     7
2:  b     OB_C     8
3:  c     OB_C    NA

如果应从你的数据中删除这些，请设置 na.rm = TRUE

melt(DT,id.vars = c("ID"), measure.vars = c("OB_C"), na.rm = TRUE)
   ID variable value
1:  a     OB_C     7
2:  b     OB_C     8