搜狗截图20年04月15日1603_2.png
#1.读取数据
data<-read.csv('data.csv')
data[1:4,]
DATE NT AT
1 4-29 1.16 1.18
2 5-12 1.09 0.13
3 5-25 1.75 1.96
4 6-5 0.75 0.33
library(reshape2)
library(dplyr)
library(tidyr)
#2.宽数据变长数据
#reshape2实现melt函数
data1<-melt(data,id.vars = c("DATE"),#需要保留的列
variable.name ="stype",
value.name ="number")
data1[1:4,]
DATE stype number
1 4-29 NT 1.16
2 5-12 NT 1.09
3 5-25 NT 1.75
4 6-5 NT 0.75
#tidyr实现gather函数
data2<-gather(data=data,
key='grass stype',
value='number per banch',
NT:AT)#选择需要备拉长的字段
data2[1:4,]
#3长变宽
#reshape2实现dcast
data3<-dcast(data=data1,
DATE~stype,value.var ='number')
> data3[1:4,]
DATE NT AT
1 10-12 0.00 0.00
2 10-24 0.00 0.00
3 11-5 0.00 0.00
4 4-29 1.16 1.18
#tidyr包中的spread函数
data4<-spread(data=data1,
key='stype',
value='number')
