Un formato ampio<\/strong> contiene valori che non<\/em> si ripetono nella prima colonna.<\/span><\/p>\n Un formato lungo<\/strong> contiene valori che si ripetono<\/em> nella prima colonna.<\/span><\/p>\n Ad esempio, considera i due set di dati seguenti che contengono esattamente gli stessi dati espressi in formati diversi:<\/span> <\/p>\n La funzione melt()<\/strong> utilizza la seguente sintassi di base per convertire un frame di dati di formato ampio in formato lungo:<\/span><\/p>\n L’argomento id<\/strong> specifica quale variabile utilizzare come prima colonna del data frame i cui valori verranno ripetuti.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente frame di dati in R che attualmente \u00e8 in formato wide:<\/span><\/p>\n Possiamo usare la funzione melt()<\/strong> per convertire rapidamente il frame di dati in un formato lungo:<\/span><\/p>\n Si noti che il frame di dati \u00e8 ora in un formato lungo.<\/span><\/span><\/p>\n Le colonne punti<\/strong> , assist<\/strong> e rimbalzi<\/strong> sono state tutte compresse in un’unica colonna denominata variabile<\/strong> mentre i loro valori sono stati tutti compressi in un’unica colonna denominata valori<\/strong> .<\/span><\/p>\n Sentiti libero di rinominare le colonne del frame di dati risultante utilizzando la funzionenames ()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Tieni presente che le colonne sono state rinominate.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n Come filtrare le righe in R<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la funzione melt() del pacchetto reshape2 in R per convertire un frame di dati da un formato ampio a un formato lungo. Un formato ampio contiene valori che non si ripetono nella prima colonna. Un formato lungo contiene valori che si ripetono nella prima colonna. Ad esempio, considera i due set di […]<\/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![\"Formato](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/largelong1-1.png\")
<\/p>\n melt(df, id=' team<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n Esempio: come utilizzare melt() in 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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come trasporre un dataframe in R<\/a>
Come rinominare le colonne del frame di dati in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"