在本篇文章，我将演示如何使用tidyr包来做数据处理。tidyr包的作者是Hadley Wickham。这个包常跟dplyr结合使用。

本文将演示tidyr包中下述四个函数的用法：

1. gather—宽数据转为长数据。类似于reshape2包中的melt函数

2. spread—长数据转为宽数据。类似于reshape2包中的cast函数

3. unit—多列合并为一列

4. separate—将一列分离为多列

下面使用datasets包中的mtcars数据集做演示。

library(tidyr)library(dplyr)head(mtcars)                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carbMazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

为方便处理，在数据集中增加一列car

mtcars$car <- rownames(mtcars)mtcars <- mtcars[, c(12, 1:11)]

gather

gather的调用格式为：

gather(data, key, value, ..., na.rm = FALSE, convert = FALSE)

这里，...表示需要聚合的指定列。

与reshape2包中的melt函数一样，得到如下结果：

mtcarsNew <- mtcars %>% gather(attribute, value, -car)head(mtcarsNew)                car attribute value1         Mazda RX4       mpg  21.02     Mazda RX4 Wag       mpg  21.03        Datsun 710       mpg  22.84    Hornet 4 Drive       mpg  21.45 Hornet Sportabout       mpg  18.76           Valiant       mpg  18.1tail(mtcarsNew)               car attribute value347  Porsche 914-2      carb     2348   Lotus Europa      carb     2349 Ford Pantera L      carb     4350   Ferrari Dino      carb     6351  Maserati Bora      carb     8352     Volvo 142E      carb     2

如你所见，除了car列外，其余列聚合成两列，分别命名为attribute和value。

tidyr很好的一点是可以只gather若干列而其他列保持不变。如果你想gather在map和gear之间的所有列而保持carb和car列不变，可以像下面这样做：

mtcarsNew <- mtcars %>% gather(attribute, value, mpg:gear)head(mtcarsNew)                car carb attribute value1         Mazda RX4    4       mpg  21.02     Mazda RX4 Wag    4       mpg  21.03        Datsun 710    1       mpg  22.84    Hornet 4 Drive    1       mpg  21.45 Hornet Sportabout    2       mpg  18.76           Valiant    1       mpg  18.1

spread

spread的调用格式为：

spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE)

与reshape2包中的cast函数一样，得到如下结果：

mtcarsSpread <- mtcarsNew %>% spread(attribute, value)head(mtcarsSpread)                 car carb  mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear1        AMC Javelin    2 15.2   8  304 150 3.15 3.435 17.30  0  0    32 Cadillac Fleetwood    4 10.4   8  472 205 2.93 5.250 17.98  0  0    33         Camaro Z28    4 13.3   8  350 245 3.73 3.840 15.41  0  0    34  Chrysler Imperial    4 14.7   8  440 230 3.23 5.345 17.42  0  0    35         Datsun 710    1 22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    46   Dodge Challenger    2 15.5   8  318 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3

unite

unite的调用格式如下：

unite(data, col, ..., sep = "_", remove = TRUE)where ... represents the columns to unite and col represents the c

这里，...表示需要合并的列，col表示合并后的列。

我们先虚构一些数据：

set.seed(1)date <- as.Date('2016-01-01') + 0:14hour <- sample(1:24, 15)min <- sample(1:60, 15)second <- sample(1:60, 15)event <- sample(letters, 15)data <- data.frame(date, hour, min, second, event)data         date hour min second event1  2016-01-01    7  30     29     u2  2016-01-02    9  43     36     a3  2016-01-03   13  58     60     l4  2016-01-04   20  22     11     q5  2016-01-05    5  44     47     p6  2016-01-06   18  52     37     k7  2016-01-07   19  12     43     r8  2016-01-08   12  35      6     i9  2016-01-09   11   7     38     e10 2016-01-10    1  14     21     b11 2016-01-11    3  20     42     w12 2016-01-12   14   1     32     t13 2016-01-13   23  19     52     h14 2016-01-14   21  41     26     s15 2016-01-15    8  16     25     o

现在，我们需要把date，hour，min和second列合并为新列datetime。通常，R中的日期时间格式为"Year-Month-Day-Hour:Min:Second"。

dataNew <- data %>%  unite(datehour, date, hour, sep = ' ') %>%  unite(datetime, datehour, min, second, sep = ':')dataNew              datetime event1   2016-01-01 7:30:29     u2   2016-01-02 9:43:36     a3  2016-01-03 13:58:60     l4  2016-01-04 20:22:11     q5   2016-01-05 5:44:47     p6  2016-01-06 18:52:37     k7  2016-01-07 19:12:43     r8   2016-01-08 12:35:6     i9   2016-01-09 11:7:38     e10  2016-01-10 1:14:21     b11  2016-01-11 3:20:42     w12  2016-01-12 14:1:32     t13 2016-01-13 23:19:52     h14 2016-01-14 21:41:26     s15  2016-01-15 8:16:25     o

separate

separate的调用格式为：

separate(data, col, into, sep = "[^[:alnum:]]+", remove = TRUE,         convert = FALSE, extra = "warn", fill = "warn", ...)

我们可以用separate函数将数据恢复到刚创建的时候，如下所示：

data1 <- dataNew %>%   separate(datetime, c('date', 'time'), sep = ' ') %>%   separate(time, c('hour', 'min', 'second'), sep = ':')data1         date hour min second event1  2016-01-01   07  30     29     u2  2016-01-02   09  43     36     a3  2016-01-03   13  59     00     l4  2016-01-04   20  22     11     q5  2016-01-05   05  44     47     p6  2016-01-06   18  52     37     k7  2016-01-07   19  12     43     r8  2016-01-08   12  35     06     i9  2016-01-09   11  07     38     e10 2016-01-10   01  14     21     b11 2016-01-11   03  20     42     w12 2016-01-12   14  01     32     t13 2016-01-13   23  19     52     h14 2016-01-14   21  41     26     s15 2016-01-15   08  16     25     o

首先，将datetime分为date列和time列。然后，将time列分为hour，min，second列。

本文由雪晴数据网负责翻译整理，原文请参考作者Teja Kodali。转载请注明原文链接