Stata 的数据格式以 .dta 为后缀，一份数据最基本的要素包括变量名( variable) 、变量标签 (variable label) 和观测值(observation) 。...因为 Python 的 DataFrame 里面没有 Stata 中 label 的概念，所以不能像 Stata 添加值标签。必要时，可以通过定义字典映射变量取值和标签。...long.index.names = ['unit_id', 'time'] long.columns.name = 'varname' long # 长数据 转 宽数据 wide = long.unstack...('time') wide # 宽数据 转 长数据 long2 = wide.stack('time') long2 上述代码中，首先创建一个 DataFrame ，然后为每个索引列指定一个名称，为该列命名...在这些情况下，给列起一个名字很有意义，这样就知道要处理的内容。long.unstack('time') 进行 reshape ，它使用索引 'time' 并创建一个新的它具有的每个唯一值的列。
简介 reshape2是由Hadley Wickham编写的R包，可以轻松地在宽格式（wide-format）和长格式（long-format）之间转换数据。...reshape2R包主要有两个主要的功能：melt和cast melt：将wide-format数据“熔化”成long-format数据； cast：获取long-format数据“重铸”成wide-format...长数据矩阵中一列代表变量类型，另外一列表示对用的变量值。...，这时用reshape2包来转换实验记录的宽表格数据会十分方便。...Wide- to long-format data: the melt function 例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。首先，我们将列名更改为小写方便使用。
在数据分析中， 我们所获取的数据集通常具有不同的形态（form），具体有长形（long form）和宽形（wide form）两种（见下方图1和图2）。...图片图片 使用 Stata 进行数据处理十分便捷，其中的reshape 命令就是用于实现数据形态之转换的，即 Convert data from wide to long form and...wide 形listgenerate id = _n //没有ID变量时可以创建一个示例 2：i 不唯一时由 wide 转 long （报错）use "https://www.stata-press.com...转 long 时变量缺失下的转换use "https://www.stata-press.com/data/r17/reshape1", cleardrop ue81list/* +-----...转 long 时变量的命名use "https://www.stata-press.com/data/r17/reshape3", clearlist/* +-----------------
转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...除此之外，我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长，但是个人觉得melt函数比较直观一些，也与R语言中的数据宽转长用法一致，推荐使用。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。...#列索引（可以使多个类别变量） values=["Sale"] #值（一般是度量指标） ) ?...(备选方案——stack/unstack、wide_to_long)
包，可以轻松地在宽格式（wide-format）和长格式（long-format）之间转换数据。...reshape2R包主要有两个主要的功能：melt和cast melt：将wide-format数据“熔化”成long-format数据； cast：获取long-format数据“重铸”成wide-format...长数据矩阵中一列代表变量类型，另外一列表示对用的变量值。...，这时用reshape2包来转换实验记录的宽表格数据会十分方便。...Wide- to long-format data: the melt function 例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。首先，我们将列名更改为小写方便使用。
v.names：这是一个字符串，表示要重塑的值变量的名称。在这种情况下，"conc"表示原始数据中的浓度变量。 idvar：这是一个字符串或向量，表示标识变量的名称或变量列表。...direction：这是一个字符串，表示重塑的方向。在这种情况下，"wide"表示要将数据从长格式重塑为宽格式。...我们还可以将宽格式数据 wide 重新转换为长格式： long reshape(wide, idvar = "Subject", varying = list(2:12), v.names...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式...数据框 wide 也能重新转换为长格式： long wide, -Subject, names_to = "time", values_to
长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见 ，其中宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value ......：可以指定哪些列聚到一列中 （同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 mtcars_wide long2 %>% spread
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。 长数据就是一个观测对象可由多行组成，而宽数据则是一个观测仅由一行组成。...：需要被转换的宽形表 key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value ......整合两个变量之间的若干列, 而保持其他列不变： long wide, variable, value, grade:age) long person variable value...：为需要转换的长形表 key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 将长数据转成宽数据： wide long...C 22 4 90 这实际将原来gather后的结果还原为gather前, 但各列的相互位置稍有调整.
有些类似于先认识编程，再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。...（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据 （这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...gather() 把数据从宽数据（wide）变成长数据（long），指定key，value就做出下面的变换，这种长数据特别适合用于ggplot2的画图中。 ?...spread() 把数据从长数据（long）还原成宽数据（wide），对比gather()的变换，指定你需要变长的key和value列即可~ ?
问题 你想要把数据从宽格式转换为长格式。 R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。 ?...stack() 和 unstack() 样例数据 这里使用的数据框包含同样数据的长、宽格式。它们接下来会被相互转换。...: - data: 输入数据 - key: # 分类key的列名 - value: 包含值的列名 - ...: # 包换需要转换值的列名 - factor_key: # 把新的合成列设置为因子 data_long...： data_long wide, # 变量ID，需要保持的变量名 id.vars=c("subject", "sex"), #...# 'condition' 是我们想要放入新列名的列 'measurement' # 包含数值 library(reshape2) data_wide long,
长数据 长数据一般是指数据集中的变量没有做明确的细分，即变量中至少有一个变量中的元素存在值严重重复循环的情况（可以归为几类），表格整体的形状为长方形，即 变量少而观察值多。 data1 ?...image.png 宽数据 宽数据是指数据集对所有的变量进行了明确的细分，各变量的值不存在重复循环的情况也无法归类。数据总体的表现为 变量多而观察值少。 如将上述表格按年龄组展开 data2 ?...reshape2可以轻松地在宽格式（wide-format）和长格式（long-format）之间转换数据。...主要用到两个函数：melt和cast melt：将wide-format数据“熔化”成long-format数据； dcast：获取long-format数据“重铸”成wide-format数据。...以上述两个表格转化为例： dcast：data1转化成data2,即保留年份和月份，将年龄组分别展开 data2<-dcast(data1,年份+月~年龄组) 合并数据到一列时使用melt，生成的variable
0 前言 在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...()和melt()位于reshape2包中；spread()、gather()、pivot_wide()和pivot_long()位于tidyr包中，其中pivot_wide()和pivot_long(...3 长转宽函数 Python实现 两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数； 方法一： ##构造数据...参数names_from对应长格式数据key键对应的列；values_from对应长格式数据value值对应的列。...4 宽转长函数 Python实现 Python中两种方法： 1 pandas库中的melt()函数； 2 dfply库中的gather()函数； ###构造数据集wide_data
x值——class（分类变量），y值——displ(连续变量)。...通过设定分面参数：facet_grid，我们可以将某一分类变量做成每一个分类项的分面组图。...你需要非常熟练的使用R语言中的数据重塑辅助工具包：dplyr、tidyr、reshape2等将宽数据重塑为R作图支持的长数据格式。...2、假如你对于长数据有很好的理解（比如经常用统计分析软件，大部分都接触的标准长数据，也就是一维表），那么你完全可以直接在excel中将宽数据转化为长数据（二维转一维），或者直接将数据库中的长数据导入R，...而像Eviews、SPSS、Stata以及R、Python等专业的统计分析工具甚至Tableau、PowerBI等数据可视化软件，都是默认接受长数据作图的。
显然，作为用户，面对浩瀚如烟的数据，如何准确获取我们感兴趣的变量并快速实现数据分析便显得尤为重要。...wbopendata 在 Stata 中的应用有两种方式：界面勾选（傻瓜方法）和代码命令（敲代码）。...接下来，我们将先对该命令的优势进行介绍，紧接着对两种调用方式进行介绍，最后通过具体的示例展示这种调用方法的应用潜力。 ---- 1....需要说明的是，从数据结构上看，上图所示的原始数据也被称为“宽数据”（wide data）。在 Stata 中，我们需要将宽数据转换为“长数据”（long data）。...or All series” 中选择一个国家或多个国家/地区，将获得这些国家/地区的所有变量。
1 0 4 4 # ... with 22 more rows 更多：http://blog.fens.me/r-tibble/ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...tidyr包的下述四个函数用法 5.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 5.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能） 5.3 多列合并为一列：unit...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata 变量值拓展为字段的变量 #value：需要分散的值 #fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 stocks <- data.frame( time = as.Date
R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...宽数据变成长数据（ggplot画图常用） 长数据变成宽数据 根据值生成重复列数据 ` 这些都是为数据画图，或者分析做准备工作。...以前是reshape包的内容，当然reshape可以做，但是现在tidyr 处理起来更简洁方便，快速。易于理解。 数据长宽转化 创建一个数据df，然后来进行数据长宽转化实例操作。...，这里使用spread函数，spread函数涉及2个参数 df %>% spread(key, value) image.png 重复列变量 有时候会碰到，需要新增一列是重复该变量的多少次，如上述例子中
这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。...#宽表格转变为长表格 library(reshape2) b1 = melt(data = a1, id.vars = "Fruits", variable.name = "store", value.name...（依旧在列上，位置保持不变的变量）；variable.name：为新列变量取名； value.name：对应值所在的变量名 ?...#长表格转变为宽表格 b2 = reshape(data = b1, idvar = "Fruits", timevar = "store", direction = "wide") dcast(...比如‘sex’变量有Fale,Female两种，可以只当做字符串，也可 作为属性变量。
在之前的文章中，我们介绍了桑基图的可视化原理，而冲击图作为桑基图的一个子类，其展示的信息和桑基图基本一致，只不过在输入数据的格式上要略作调整。...添加x轴标签 代码如下 > ggplot(data_wide, aes(y = Freq, axis1 = Gender, axis2 = Dept)) + + geom_alluvium(aes(...，我们可以依次在代码中指定需要绘制的列，但是当柱子较多时，使用这种宽格式就比较费时了，此时，就可以使用长格式的输入文件，示例如下 > data_long wide...，而长数据则是ggplot2绘图语法的直接适配者，核心还是那句话，任意一个图中的元素都对应数据框中的某一列。...legend.position = "none") + + ggtitle("vaccination survey responses at three points in time") 效果图如下 轻松实现用柱子中分类变量的属性来映射连线的颜色
里面有每个样品里面的每个细胞的标签信息，这个信息其实是无所谓的。 Feature / Gene ID 文件：这个文件通常命名为 "features"、"genes" 或包含 "gene" 关键词。...，我略微思考了一下，做了一个简单的变幻： library(reshape2) tmp = dcast(ct,gene~cell) tmp[1:4,1:4] 可以看到，很多NA，其实就是单细胞转录组里面的...0值，需要替换一下： > tmp[1:4,1:4] gene AAACCTGAGATGTGTA AAACCTGAGGTACTCT AAACCTGAGTGTTAGA 1 0610005C13Rik...包的dcast函数进行数据转换，在 R 语言中，reshape2 包提供了 dcast() 函数，用于将数据框从长格式（long format）转换为宽格式（wide format）。...长格式数据通常包含多行和少列，每行对应一个观察值，并且包含一个用于标识不同组的变量；而宽格式数据通常包含少行和多列，每行对应一个唯一的标识符，并且包含多个变量。
让数据变长，就是将许多列融合成两列，将列名移动到一个新的列名下，将值移动到另一个新的列名下。...宽数据转长数据： tb_long = pivot_longer(tb_wide, 2:3, names_to = "year", values_to = "cases") kable(tb_long)...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...以上一步得到的长数据tb_long为例，我们将它还原成宽数据格式： tb_wide_new = pivot_wider(tb_long, names_from = 'year', values_from...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。
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