[R][翻譯]Reshape(transpose)! 資料的變形金剛

 

        今天的文章來自這裡

Reshape Package in R: Long Data format, to Wide, back to Long again 
        我們在做資料的時候，為了配合不同的演算法、公式、統計套件、或整理報表需求，我們常常需要將資料轉來轉去。最簡單的轉法就是行列交換(又稱轉置、transpose)，但是實務上，這種轉置用途太小了，我們需要更複雜的變形。

 
        下圖是個常見到資料庫儲存方式：兩個不同的factor：iv1和iv2，dv是不同的factor組合的結果值，如果我們要將這種data(本文稱之為long format)，轉換成另外一種形式(本文稱之為wide format)要怎麼做呢？

     

上圖轉換成下圖？

        這時候如果是SAS就有功能很強大的transpose、SPSS無解、EXCEL好像有解但是很複雜，那如果是R呢？那就是要使用"Reshape"這個套件。

Get in Shape! The Reshape Package

以下面的例子來看：資料集有四個變項，分別是rank、class、spec、和dps

1 2	full_list_cutdown = data.frame("rank"=full_list_dps$X., "class"=full_list_dps$class, "spec"=full_list_dps$spec, "dps"=full_list_dps$DPS)

The data look like this:

Rows truncated to prevent from filling entire page

接下來我們要用cast這個函數來將DATA變形：

1	cast(dataset, factor1 ~ factor2 ~ etc., value=value column, fun=aggregation method)

dataset：代表著目標的dataset

factor1~factor2~etc：表示等下要以什麼變項為主軸來轉置。(譯按：在轉置時的想像類似小時候拿圓規畫圓，針腳插著的變項是軸心，其他變項以主軸為圓心來轉置)

value：表示等下需要做其他計算的變項

fun=：有點類似sql語法中的參數，可以計算轉置後變項的平均值之類的，也支援自訂function

下列是將上面data轉置的語法：

1	wide_frame = data.frame(cast(full_list_cutdown, rank~class, value=c('dps'), fun=mean))

        轉置後的data如下圖，除了轉置之外，也另外計算的dps這個變項的平均值

There and Back Again: Getting from Wide to Long Format

        要轉回去就要用melt的指令

1	melt(wide_frame, id=c("rank"))

(譯按：這個指令的命名真的很有趣，下令要DATA變形--cast(施展之意)，要讓變形後的data恢復原狀--就用melt(消解，消解原本施下的咒語?))