用熔体重塑数据答案

【问题标题】：Reshaping data with melt用熔体重塑数据
【发布时间】：2015-11-25 06:29:06
【问题描述】：

您好，这是我的示例数据。数据代表一个州的收割面积，以英亩为单位。

State         1974   1978    1982    1987
Alabama        0      0        6      149    
Alaska         3      4        39     140
Arizona        700    200     3000   11000
Arkansas       0      10       20      30


State          Year       Acres      Hectares  
Alabama        1974         0          0
Alabama        1978         0          0
Alabama        1982         6          2.42
Alabama        1987         149        60.30

我正在尝试重塑它，以便它记录每个单独的观察结果，并将公顷也包括在内，四舍五入到小数点后 2 位（1 公顷= 2.47 英亩）

colnames(x) <-  c('state',1974,1978,1982,1987)
library(reshape2)
m <-  melt(broccoli,id='state')
colnames(m) <-  c('state','year','acres')

这是我运行的 R 代码，但我没有任何运气使用融化功能。任何帮助表示赞赏！

【问题讨论】：

melt 有什么问题。它给出了三列，对吧？如果您需要公顷专栏，transform(m, Hectares = Acres*2.47)
融化功能确实有效。我有 3 列。当我使用转换函数时，它在控制台中显示了结果，但是在数据表中，没有添加一个公顷列
您需要分配它，即m <- transform(m, Hectares= Acres/2.47)，但更简单的方法是m$Hectares <- m$Acres/2.47
天哪，是的，我现在明白了。谢谢，这很有意义！

标签： r melt

【解决方案1】：

我们可以transform 创建Hectares 列

transform(m, Hectares = Acres/2.47)

如果我们使用data.table

 library(data.table)
 melt(setDT(broccoli), id.var='State', variable.name='Year',
        value.name='Acres')[, Hectares := Acres/2.47][]

【讨论】：

【解决方案2】：

我发现整理更容易

library(dplyr)
library(tidyr)

data %>%
  gather(Year, Acres, -State) %>%
  mutate(Hectares = Acres * 2.47)

【讨论】：