R语言的tidyr包怎么用(r语言,tidyr,开发技术)

reshape2包在数据处理阶段帮助我们很容易的实现长宽格式数据之间的转换。tidyr包可以看作是reshape2包的进化版本，该包的作者依旧是Rstudio的首席科学家，R语言界的大神Hadley Wickham。tidyr包往往与dplyr包结合使用，目前渐有取代reshape2包之势, 是值得关注的一个R包。

在tidyr包中，有四个常用的函数，分别是：

gather()：宽数据转换为长数据，将行聚集成列

spread()：长数据转换为宽数据，将列展开为行

unite()：多列合并为一列

separate()：将一列分离为多列.

接下来我们主要对这四个函数进行详细学习，并在此基础上学习tidyr包其他的一些实用功能。

导入所用的包

如前面所说，gather()函数是将宽数据转换为长数据，调用公式如下：

首先我们先查看原始数据：

使用gather()函数进行数据重塑（代码中'%>%'为管道函数，这也是我们为什么要载入dplyr包的原因，关于管道函数，详见R Language Learning：dplyr包（十一））

spread()函数将长数据转为宽数据，即将列展开为行，调用公式如下：

我们使用R中的economics数据集来使用学习这一函数。

unite()函数是将数据框中多列合并为一列，调用公式如下：

在这里，我们使用unite()函数将日期和时间数值合并到一列上。

在学习了unite()函数后，separate()函数就很好理解了，它的作用正好和unite相反，即将数据框中的某列按照分隔符拆分为多列，一般用于时间序列的拆分，调用公式如下：

我们使用上一节得到的时间数据集，定义为data_unite，并对它进行拆分

从上面的数据中，我们可以看到类型与数值都存在缺失值。对于类型的缺失值，我们选择众数替换，对于数值型的缺失值，我们选择均值替换（也可选择中位数等，视具体情况而定）