<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die dcast-<\/strong> Funktion des data.table-<\/strong> Pakets in R verwenden, um einen Datenrahmen von einem Langformat<\/a> in ein Breitformat umzuwandeln.<\/span><\/p>\n Diese Funktion ist besonders n\u00fctzlich, wenn Sie bestimmte Variablen in einem Datenrahmen zusammenfassen m\u00f6chten, gruppiert nach anderen Variablen.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die dcast-<\/strong> Funktion in der Praxis mit dem folgenden Datenrahmen in R verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der dcast-<\/strong> Funktion den durchschnittlichen Punktwert<\/strong> , gruppiert nach Team-<\/strong> und Positionsvariablen<\/strong> , berechnen:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der dcast-<\/strong> Funktion den durchschnittlichen Punktwert<\/strong> und den maximalen Punktwert<\/strong> , gruppiert nach Team-<\/strong> und Positionsvariablen<\/strong> , berechnen:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der dcast-<\/strong> Funktion den durchschnittlichen Punktwert<\/strong> und den durchschnittlichen Assist-<\/strong> Wert berechnen, gruppiert nach Team-<\/strong> und Positionsvariablen<\/strong> :<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials bieten zus\u00e4tzliche Informationen zu Datentabellen:<\/span><\/p>\n data.table vs. Datenrahmen in R: drei wesentliche Unterschiede<\/a> Sie k\u00f6nnen die dcast- Funktion des data.table- Pakets in R verwenden, um einen Datenrahmen von einem Langformat in ein Breitformat umzuwandeln. Diese Funktion ist besonders n\u00fctzlich, wenn Sie bestimmte Variablen in einem Datenrahmen zusammenfassen m\u00f6chten, gruppiert nach anderen Variablen. Die folgenden Beispiele zeigen, wie die dcast- Funktion in der Praxis mit dem folgenden Datenrahmen in […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n library<\/span> (data.table)\n\n#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n position=c('G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'),\n points=c(18, 13, 10, 12, 16, 25, 24, 31),\n assists=c(9, 8, 8, 5, 12, 15, 10, 7))\n\n#convert data frame to data table\n<\/span>dt <- setDT(df)\n\n#view data table\n<\/span>dt\n\n team position points assists\n1: AG 18 9\n2: AG 13 8\n3:AF 10 8\n4:AF 12 5\n5: BG 16 12\n6: BG 25 15\n7: BF 24 10\n8: BF 31 7<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Berechnen Sie die Metrik f\u00fcr eine Variable, gruppiert nach anderen Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (data.table)\n\n#calculate mean points value by team and position\n<\/span>dt_new <- dcast(dt,\n team + position ~.,\n fun. aggregate<\/span> = mean, \n value. var<\/span> = ' points<\/span> ')\n\n#view results\n<\/span>dt_new\n\n team position.\n1:AF 11.0\n2: AG 15.5\n3: BF 27.5\n4: BG 20.5\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2:<\/strong><\/span> Berechnen Sie mehrere Metriken f\u00fcr eine Variable, gruppiert nach anderen Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (data.table)\n\n#calculate mean and max points values by team and position\n<\/span>dt_new <- dcast(dt,\n team + position ~.,\n fun. aggregate<\/span> = list(mean, max), \n value. var<\/span> = ' points<\/span> ')\n\n#view results\n<\/span>dt_new\n\n team position points_mean points_max\n1:AF 11.0 12\n2: AG 15.5 18\n3: BF 27.5 31\n4: BG 20.5 25<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3:<\/strong><\/span> Berechnen Sie die Metrik f\u00fcr mehrere Variablen, gruppiert nach anderen Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (data.table)\n\n#calculate mean and max points values by team and position\n<\/span>dt_new <- dcast(dt,\n team + position ~.,\n fun. aggregate<\/span> = mean, \n value. var<\/span> = c(' points<\/span> ', ' assists<\/span> '))\n\n#view results\n<\/span>dt_new\n\n team position points assists\n1:AF 11.0 6.5\n2: AG 15.5 8.5\n3: BF 27.5 8.5\n4: BG 20.5 13.5<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So filtern Sie eine Datentabelle in R<\/a>
So verwenden Sie rbindlist in R, um eine Datentabelle aus mehreren zu erstellen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"