Format lebar<\/strong> berisi nilai yang tidak<\/em> terulang di kolom pertama.<\/span><\/p>\n Format panjang<\/strong> berisi nilai yang berulang<\/em> di kolom pertama.<\/span><\/p>\n Misalnya, pertimbangkan dua himpunan data berikut yang berisi data yang sama persis dan dinyatakan dalam format berbeda:<\/span> <\/p>\n Fungsimelt ()<\/strong> menggunakan sintaks dasar berikut untuk mengonversi bingkai data format lebar ke format panjang:<\/span><\/p>\n Argumen id<\/strong> menentukan variabel mana yang akan digunakan sebagai kolom pertama dari bingkai data yang nilainya akan diulang.<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki bingkai data berikut di R yang saat ini dalam format lebar:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan fungsimelt ()<\/strong> untuk dengan cepat mengubah bingkai data menjadi format panjang:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa bingkai data sekarang dalam format panjang.<\/span><\/span><\/p>\n Kolom poin<\/strong> , assist<\/strong> , dan rebound<\/strong> semuanya telah dikompresi menjadi satu kolom yang disebut variabel<\/strong> , sedangkan nilainya semuanya telah dikompresi menjadi satu kolom yang disebut nilai<\/strong> .<\/span><\/p>\n Jangan ragu untuk mengganti nama kolom bingkai data yang dihasilkan menggunakan fungsi nama()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa kolom telah diganti namanya.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di R:<\/span><\/p>\n Cara memfilter baris di R<\/a> Anda dapat menggunakan fungsimelt() dari paket reshape2 di R untuk mengonversi bingkai data dari format lebar ke format panjang. Format lebar berisi nilai yang tidak terulang di kolom pertama. Format panjang berisi nilai yang berulang di kolom pertama. Misalnya, pertimbangkan dua himpunan data berikut yang berisi data yang sama persis dan dinyatakan dalam format berbeda: […]<\/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![\"Format](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/largelong1-1.png\")
<\/p>\n melt(df, id=' team<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n Contoh: Cara menggunakan leleh() di R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame in wide format\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', 'D'),\n dots=c(88, 91, 99, 94),\n assists=c(12, 17, 24, 28),\n rebounds=c(22, 28, 30, 31))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points assists rebounds\n1 A 88 12 22\n2 B 91 17 28\n3 C 99 24 30\n4 D 94 28 31<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (reshape2)\n\n#use melt() to convert data frame from wide to long format\n<\/span>long_df <- melt(df, id=' team<\/span> ')\n\n#view long data frame<\/span>\nlong_df\n\n team variable value\n1 A points 88\n2 B points 91\n3 C points 99\n4 D points 94\n5 A assists 12\n6 B assists 17\n7 C assists 24\n8 D assists 28\n9 A rebounds 22\n10 B rebounds 28\n11 C rebounds 30\n12 D rebounds 31\n<\/strong><\/pre>\n #rename columns in long_df\n<\/span>names(long_df) <- c(' team<\/span> ', ' metric<\/span> ', ' amount<\/span> ')\n\n#view updated data frame\n<\/span>long_df\n\n team metric amount\n1 A points 88\n2 B points 91\n3 C points 99\n4 D points 94\n5 A assists 12\n6 B assists 17\n7 C assists 24\n8 D assists 28\n9 A rebounds 22\n10 B rebounds 28\n11 C rebounds 30\n12 D rebounds 31<\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara mengubah urutan kerangka data menjadi R<\/a>
Cara mengganti nama kolom bingkai data di R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"