4章3节:处理医学类原始数据的重要技巧,R语言中的宽长数据转换,tidyr包的使用指南
在数据分析中,数据的存储方式直接影响分析过程的效率和准确性。常见的数据存储形式有宽型数据(wide format)和长型数据(long format)。宽型数据适合人类查看和理解,而长型数据则更适合计算机处理和分析。为此,R语言提供了tidyr包,用于在这两种数据格式之间进行转换。本指南将详细介绍tidyr包中最常用的两个函数:gather()和spread(),并结合实际案例进行讲解。
一、什么是宽型数据和长型数据?
宽型数据(Wide Format Data)
宽格式数据集中,每一行代表一个独特的实体(如一个病人),每一列代表不同的变量或属性。所有的变量都以列的形式展开,数据在水平方向上延展。例如,一个包含病人血压、血糖和胆固醇水平的数据集可能如下所示:
| 病人ID | 血压 | 血糖 | 胆固醇 |
|---|---|---|---|
| 001 | 120 | 90 | 200 |
| 002 | 130 | 85 | 180 |
| 003 | 125 | 88 | 210 |
长型数据(Long Format Data)
在长格式数据集中,同一个实体可以在多行中出现ÿ
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