数据重塑：长宽数据转换【基于tidyr】
在数据分析和可视化过程中，数据的组织形式直接影响着我们能够进行的分析类型和可视化效果。这里简单介绍两种常见的数据格式：长格式（Long Format）和宽格式（Wide Format），以及如何使用tidyr包进行转换。
什么是长格式和宽格式数据？
宽格式（Wide Format）
- 每个观测单位占用一行
- 每个变量占用一列
- 适合人类直观阅读
- 常见于Excel表格
例如，一个记录学生各科成绩的宽格式数据：
# 宽格式数据示例
student_scores_wide <- data.frame(
student_id = c(1, 2, 3),
math = c(85, 92, 78),
english = c(92, 88, 95),
science = c(90, 85, 88)
)
长格式（Long Format）
- 每个观测值占用一行
- 包含标识变量和值变量
- 适合统计分析和可视化
- 符合"整洁数据"原则
同样的数据在长格式下的表现：
# 长格式数据示例
student_scores_long <- data.frame(
student_id = rep(1:3, each = 3),
subject = rep(c("math", "english", "science"), 3),
score = c(85, 92, 90, 92, 88, 85, 78, 95, 88)
)
为什么需要进行格式转换？
-
可视化需求：
- ggplot2更适合处理长格式数据
- 某些图形（如多系列折线图）需要长格式数据
-
统计分析：
- 许多统计函数需要特定格式的数据
- 长格式更适合进行分组统计和建模
-
数据整理：
- 不同来源的数据可能格式不同
- 需要统一格式进行合并或比较
使用tidyr进行转换
宽转长（Wide to Long）
使用 pivot_longer() 函数：
library(tidyr)
library(dplyr)
# 创建示例数据
sales_wide <- data.frame(
store = c("A", "B", "C"),
jan = c(100, 120, 90),
feb = c(110, 130, 95),
mar = c(120, 140, 100)
)
# 转换为长格式
sales_long <- sales_wide %>%
pivot_longer(
cols = jan:mar, # 要转换的列
names_to = "month", # 新的分类变量名
values_to = "sales" # 新的数值变量名
)
长转宽（Long to Wide）
使用 pivot_wider() 函数：
# 转回宽格式
sales_wide_again <- sales_long %>%
pivot_wider(
names_from = month, # 作为新列名的变量
values_from = sales # 填充值的来源变量
)
实际案例：销售数据可视化
让我们通过一个完整的例子来展示数据转换和可视化的过程：
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(dplyr)
# 创建示例数据
sales_data <- data.frame(
store = rep(c("Store A", "Store B"), each = 12),
month = rep(1:12, 2),
sales_2022 = c(100, 110, 120, 115, 125, 130, 140, 145, 135, 130, 120, 110,
90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125, 115, 110, 100, 95),
sales_2023 = c(110, 120, 130, 125, 135, 140, 150, 155, 145, 140, 130, 120,
100, 105, 110, 115, 120, 125, 130, 135, 125, 120, 110, 105)
)
# 转换为长格式
sales_long <- sales_data %>%
pivot_longer(
cols = starts_with("sales"),
names_to = "year",
values_to = "sales",
names_prefix = "sales_"
)
# 创建可视化
ggplot(sales_long, aes(x = month, y = sales, color = year, linetype = store)) +
geom_line() +
geom_point() +
scale_x_continuous(breaks = 1:12) +
labs(title = "Monthly Sales Comparison by Store and Year",
x = "Month",
y = "Sales",
color = "Year",
linetype = "Store") +
theme_minimal()
最佳实践建议
-
保持一致性：
- 在项目中统一使用相同的数据格式
- 建立清晰的数据处理流程
-
命名规范：
- 使用有意义的变量名
- 保持命名风格的一致性
-
数据质量：
- 转换前检查缺失值
- 验证转换后的数据完整性
-
文档记录：
- 记录数据转换的步骤
- 说明转换的原因和目的
常见问题解决
- 处理缺失值：
# 使用values_drop_na参数处理缺失值
pivot_longer(..., values_drop_na = TRUE)
- 处理多个标识符：
# 保持多个ID列不变
pivot_longer(..., id_cols = c("id1", "id2"))
- 处理复杂列名：
# 使用正则表达式处理列名
pivot_longer(
cols = matches("\\d{4}"), # 匹配年份
names_to = "year",
values_to = "value"
)
总结
掌握长宽数据格式的转换是数据分析中的重要技能。通过tidyr包提供的工具，我们可以灵活地在不同格式之间转换，从而更好地满足分析和可视化的需求。记住，选择哪种格式主要取决于你的具体需求：
- 需要创建可视化？使用长格式
- 需要人工检查数据？使用宽格式
- 需要进行统计分析？根据具体分析方法选择合适的格式
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_46128755/article/details/143693075
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