怎么用melt函數(shù)對數(shù)據(jù)進行整合

這篇文章主要介紹“怎么用melt函數(shù)對數(shù)據(jù)進行整合”，在日常操作中，相信很多人在怎么用melt函數(shù)對數(shù)據(jù)進行整合問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”怎么用melt函數(shù)對數(shù)據(jù)進行整合”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

借助reshape2包melt函數(shù)對數(shù)據(jù)進行整形處理，改變數(shù)據(jù)組合方式

reshape2包melt函數(shù)對數(shù)據(jù)進行整合，比較常見的就是利用ggplot2包進行圖片繪制的過程中往往需要對數(shù)據(jù)進行整合，melt()的使用方法如下：

加載R包以及案例數(shù)據(jù)

 library('reshape2')
 dat
  type  sample1  sample2  sample1  sample2
1    A 6.332968 5.367671 5.171107 5.533754
2    A 9.368328 7.286253 6.232718 6.152393
3    B 6.674348 5.217053 5.320568 6.113618
4    B 4.127901 3.875520 4.924498 4.960935
5    C 5.192845 6.679444 7.140883 5.959568
6    C 6.652865 6.127819 4.228142 5.078903
7    D 7.829350 5.091166 5.793514 4.871103
8    D 6.995062 7.942029 6.347785 5.223206

默認參數(shù)會將相同類型的數(shù)據(jù)都整合

 melt(dat)
Using type as id variables
   type variable    value
1     A  sample1 6.332968
2     A  sample1 9.368328
3     B  sample1 6.674348
4     B  sample1 4.127901
5     C  sample1 5.192845
6     C  sample1 6.652865
7     D  sample1 7.829350
8     D  sample1 6.995062
9     A  sample2 5.367671
10    A  sample2 7.286253
11    B  sample2 5.217053
12    B  sample2 3.875520
13    C  sample2 6.679444
14    C  sample2 6.127819
15    D  sample2 5.091166
16    D  sample2 7.942029
17    A  sample1 6.332968
18    A  sample1 9.368328
19    B  sample1 6.674348
20    B  sample1 4.127901
21    C  sample1 5.192845
22    C  sample1 6.652865
23    D  sample1 7.829350
24    D  sample1 6.995062
25    A  sample2 5.367671
26    A  sample2 7.286253
27    B  sample2 5.217053
28    B  sample2 3.875520
29    C  sample2 6.679444
30    C  sample2 6.127819
31    D  sample2 5.091166
32    D  sample2 7.942029

指定進行整合的列（選擇出不進行整合的列）,例如第一個樣品數(shù)據(jù)不進行整合，id 也可以寫成var.ids

melt(dat,id=c("type","sample1"))
  type  sample1 variable    value
1    A 6.332968  sample2 5.367671
2    A 9.368328  sample2 7.286253
3    B 6.674348  sample2 5.217053
4    B 4.127901  sample2 3.875520
5    C 5.192845  sample2 6.679444
6    C 6.652865  sample2 6.127819
7    D 7.829350  sample2 5.091166
8    D 6.995062  sample2 7.942029

給合并之后的列進行命名，合并的變量variable.name ，以及變量值value.name

melt(dat,id=c("type","sample1"),variable.name = "Samples",value.name = "Expression")
  type  sample1 Samples Expression
1    A 6.332968 sample2   5.367671
2    A 9.368328 sample2   7.286253
3    B 6.674348 sample2   5.217053
4    B 4.127901 sample2   3.875520
5    C 5.192845 sample2   6.679444
6    C 6.652865 sample2   6.127819
7    D 7.829350 sample2   5.091166
8    D 6.995062 sample2   7.942029

到此，關(guān)于“怎么用melt函數(shù)對數(shù)據(jù)進行整合”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>