如何在R - 傻瓜格式格中使用高格式数据

当您在R中以高格式存储数据时，可以轻松地使用格图形来显示数据中的子组。例如，当你想同时分析多个变量时会发生什么？

考虑内置数据集longley，其中包含有关就业，失业率和其他人口指标的数据： >> str（longley）的数据。框架“：16 obs。 7个变量：$ GNP。平减指数：83 83 88. 5 88. 2 89. 5 96. 2 … $ GNP：第234 259 258 285 329 … $失业：第236 232 368 335 210 … $武装。部队：第159 146 162 165 310 … $人口：108 108 110 111 112 … $年份：整数1947 1948 1949 1950 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 … $雇用数量： 63. 2 …

轻松分析数据帧的不同变量的一种方法是首先将数据帧从宽格式重塑为高格式。

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宽的数据框包含每个变量的列。一个高大的数据框包含所有相同的信息，但数据的组织方式是保留一列用于标识变量的名称，第二列包含实际数据。

将数据帧从宽格式转换为高格式的简单方法是使用reshape2软件包中的melt（）函数。

记住： reshape2不是基本R的一部分 - 它是CRAN上可用的附加软件包。您可以在安装时进行安装。包（“reshape2”）函数。

>> library（“reshape2”）> mlongley str（mlongley）'data。框架“：96 obs。 3变量：$年：int 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 … $变量：因子w / 6级“GNP。平减指数”，…：1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … $ value：num 83 88. 5 88. 2 89. 5 96. 2 …

现在您可以绘制高数据框mlongley，并使用公式值中的新列值和变量〜年|变量。 >> xyplot（value〜Year | variable，data = mlongley，+ layout = c（6，1），+ par。strip.text = list（cex = 0.7），+ scales = list（cex = 0 。7）+）

附加参数par。跳闸。文本和比例尺控制图表顶部的条的字体大小（字符扩展比率）以及比例。

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当您创建具有多个组的图时，请确保生成的图是有意义的。例如，国民生产总值（

Gross National Product

）的单位可能是数十亿美元。相比之下，人口单位可能是数百万人。 （longley数据集的文档在这个主题上是不清楚的。）

当你提交这样的情节时要非常小心 - 你不想被指责制造 图表垃圾 （误导性的图形）。