明天学习R语言中数据重塑相干基础知识，次要有merge、melt、cast函数用法示例。公众号：生信剖析笔记
合并数据框
merge（）函数可能以一列为参考合并两个不同数据框，相当于数学中的布尔运算“交加、并集、反补集”，没有的元素定为NA，语法格局如下：
merge(x, y, #数据框by = intersect(names(x), names(y)), #制订匹配列名称by.x = by, by.y = by, #指定两个数据框中匹配列名称，默认状况下应用两个数据框中雷同列名称。all = FALSE, #默认取交加，若TRUE则为并集all.x = all, #取x的选集和交加all.y = all, #取y的选集和交加sort = TRUE, #排序，默认关上suffixes = c(".x",".y"), #后缀，当合并后的x,y矩阵有雷同的列名时，应用后缀表明出处，默认后缀为.x, .yno.dups = TRUE, #是否将上一个参数扩大到更多状况下，以避免出现反复的列名incomparables = NULL, …) by.x和by.y是用来通知merge函数取出x（第一个数据框）的by.x列和y（第二个数据框）的by.y列中具备雷同取值的行进行合并，其余的丢掉，另外如果指定了其中一个，那么另一个就必须同时指定，不然就报错。
老规矩，接下来演示：
> #合并两个不同内容的数据框，交并补三种形式。> df1 <- data.frame(id = c(1:4),name = c("jack","jeson","lucky","poler"))> df2 <- data.frame(id = c(2,4,6),home = c("zhong","han","mei"))下面咱曾经建设了俩数据框，df1有4个ID，每个id对应4个名字，共4行。
> # 生成两个数据框，行数不一样，但有重叠区域> df3 <- merge(x = df1,y = df2,by = "id")> #以id列为准进行合并，两个数据框中只有序号2、4同时存在，默认取交加。> print(df3) id name home1 2 jeson zhong2 4 poler han通过id为准来合并两个数据框，其中df1中id的2和4在df2中也存在，属于两者独特交加，因而输入的只有这俩。
> df4 <- merge(x=df1,y=df2,by="id",all=TRUE)> #输入两个数据框的并集> print(df4) id name home1 1 jack <NA>2 2 jeson zhong3 3 lucky <NA>4 4 poler han5 6 <NA> mei增加了all=TRUE，示意全副合并，取并集，没有元素用NA，共6条后果。
> df5 <- merge(x=df1,y=df2,by="id",all.x=TRUE)> #输入（df1的全副）和（df1与df2的交加）> print(df5) id name home1 1 jack <NA>2 2 jeson zhong3 3 lucky <NA>4 4 poler hanall.x示意右边数据框的全副数据都保留，上面同理输入左边数据框的全副。
> df6 <- merge(x=df1,y=df2,by="id",all.y=TRUE)> #输入（df2的全副）和（df1与df2的交加）> print(df6) id name home1 2 jeson zhong2 4 poler han3 6 <NA> mei为了更好的了解，用下图来阐明，all参数管制合并时布尔运算逻辑。
数据整合拆分
R 语言应用 melt() 和 cast() 函数来对数据进行整合和拆分，该性能须要借助R包来实现，首先装置R包并载入：
install.packages("MASS", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/") install.packages("reshape2", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/") install.packages("reshape", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")library(MASS)library(reshape2)library(reshape)melt和dcast函数都是来自于reshape2程序包的函数，melt的作用为将宽数据转化为长数据，而dcast的作用为将长数据转化为宽数据，二者互为“逆函数”。如下图：
### melt（）函数
英语中melt的意思是消融，咱们能够了解为将很多数据消融成具备肯定规定的数据，不便后续剖析。
数据分析时，采纳的数据通常是宽数据，在进行图形绘制时，经常须要将多列搁置在一列中，例如须要在同一张图中绘制出三个终局的工夫序列，那么就须要将原来的三个终局变量转化为一个三分类变量的列，而后将这个三分类变量映射为点图的色彩或形态等图形属性，这样就实现了绘图的需要。
个别样本数据都有很多个不同的属性和值，列表会有好多列很宽，melt函数可能将列表由宽变窄，值被按程序排成一列了。函数的语法格局：
melt(data, ..., #数据集 na.rm = FALSE, #是否删除数据中的NA value.name = "value") #变量名称接下来进行实例演示，创立一个数据框，数据有两列为标识，另外两列为值，用于后续操作。
> id<- c(1, 1, 2, 2)> lei <- c(1, 2, 1, 2)> x1 <- c(5, 3, 6, 2)> x2 <- c(6, 5, 1, 4)> data_1 <- data.frame(id,lei,x1,x2)> print(data_1) id lei x1 x21 1 1 5 62 1 2 3 53 2 1 6 14 2 2 2 4> out_1 <- melt(data_1,id = c("id","lei"))> print(out_1) id lei variable value1 1 1 x1 52 1 2 x1 33 2 1 x1 64 2 2 x1 25 1 1 x2 66 1 2 x2 57 2 1 x2 18 2 2 x2 4由下面的后果能够看出melt函数的作用是将本来横着排列的列堆在一个列里，每一行只留下一个值。
cast（）函数
cast（） 函数用于对合并对数据框进行还原，dcast() 返回数据框，语法格局如下：
dcast( data, #待处理的数据框 formula, #重塑的数据格式，x~y fun.aggregate = NULL, #聚合函数 subset = NULL, #对后果进行筛选 drop = TRUE, #是否保留默认值 value.var = guess_value(data) #待处理的字段)首先，创立一个数据框，并把它用melt函数整合。
> id<- c(1, 1, 2, 2)> time <- c(1, 2, 1, 2)> x1 <- c(5, 3, 6, 2)> x2 <- c(6, 5, 1, 4)> mydata <- data.frame(id, time, x1, x2)> md <- melt(mydata, id = c("id","time"))> print(md) id time variable value1 1 1 x1 52 1 2 x1 33 2 1 x1 64 2 2 x1 25 1 1 x2 66 1 2 x2 57 2 1 x2 18 2 2 x2 4接下来，尝试用cast函数对其进行拆分。
> cast.data <- cast(md, id~variable, mean)> print(cast.data) id x1 x21 1 4 5.52 2 4 2.5还能够尝试用不同的参数，以不同的形式进行拆分。 ~ 符号的后面示意列，前面示意值，用法有点相似Excel中数据透视表性能。
> time.cast <- cast(md, time~variable, mean) #输入内容是不同time下variable的值> print(time.cast) time x1 x21 1 5.5 3.52 2 2.5 4.5> id.time <- cast(md, id~time, mean)#输入内容是不同id下time的值> print(id.time) id 1 21 1 5.5 42 2 3.5 3> id.time.cast <- cast(md, id+time~variable)#输入内容是不同id和不同time下variable的值> print(id.time.cast) id time x1 x21 1 1 5 62 1 2 3 53 2 1 6 14 2 2 2 4> id.variable.time <- cast(md, id+variable~time)# 输入内容是不同id和variable下time的值> print(id.variable.time) id variable 1 21 1 x1 5 32 1 x2 6 53 2 x1 6 24 2 x2 1 4> id.variable.time2 <- cast(md, id~variable+time)#输入内容是不同id下不同time和值> print(id.variable.time2) id x1_1 x1_2 x2_1 x2_21 1 5 3 6 52 2 6 2 1 4参考资料：https://www.runoob.com/r
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