pivot_longer( data, cols, ..., cols_vary = "fastest", names_to = "name", names_prefix = NULL, names_sep = NULL, names_pattern = NULL, names_ptypes = NULL, names_transform = NULL, names_repair = "check_unique", values_to = "value", values_drop_na = FALSE, values_ptypes =...
使用pivot_longer函数时,需要指定要转换的列名,可以使用选择器语法来指定多个列。例如,如果有三个变量A、B、C需要转换,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 pivot_longer(data, cols = c(A, B, C), names_to = "Variable", values_to = "Value") ...
long_data <- wide_data %>% pivot_longer( cols = starts_with("var"), names_to = "variable", values_to = "value", na.rm = TRUE # 去除缺失值 ) 通过这种方式,你可以灵活地将宽格式数据转换为长格式,并保存到多个列中。 页面内容是否对你有帮助?
如何在不命名或提供索引号的情况下引用pivot_longer() 中的最后一列?ksi*_*nva 4 r reshape dataframe data.table tidyr 我正在编写一个函数来将数据表转换为长格式。对于cols = 参数,第一列的名称将始终相同,但最后一列(和列数)将会更改。有没有办法在不命名列或不按索引的情况下获取列的“其余”部分?
想使用pivot_longer 来做到这一点,但我不知道如何做。这是我到目前为止所得到的,但不起作用。population %>% tidyr::pivot_longer( cols = starts_with( 'X' ), names_to = c( ".value", "year" ), names_sep = "(?<=[a-z])(?=[0-9])" ) %>% dplyr::mutate( year = as.integer( ...
x <- x |> pivot_longer(cols = starts_with("kpu_"), names_prefix = "kpu_", names_to = "unit", values_to = "n_unit") |> pivot_longer(cols = starts_with("sf_"), names_prefix = "sf_", names_to = "unit2", values_to = "sf_unit") 还有另一个: x <- x |> pivot_...
mini_iris %>% pivot_longer(cols = contains(c("Length", "width")), names_to = "flower_attr", values_to = "attr_value") #写法3 mini_iris %>% pivot_longer(contains(c("Length", "width")), "flower_attr","attr_value") 以上三种操作,本质上是相同的。都将我们的数据透视得更长了一些...
pivot_longer函数 pivot_longer函数 pivot_longer函数是tidyr包中的一个函数，用于将数据从宽格式转换为长格式。示例：library(tidyr)#宽格式 df<-data.frame(id=c(1,2,3),x1=c(1,2,3),x2=c(4,5,6))#长格式 df%>% pivot_longer(cols=-id,names_to="var",values_to="val")#输出 idvarval 11...
具体而言,pivot_longer函数可以将多个列(变量)转换为两个新的列:一个用于存储原始列的列名,另一个用于存储原始列的值。这样可以将数据从宽格式转换为长格式,使得每个观察值都有一个对应的行。 pivot_longer函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 pivot_longer(data, cols, names_to, values_to) ...
long_data <- wide_data %>% pivot_longer( cols = starts_with("var"), names_to = "variable", values_to = "value", na.rm = TRUE # 去除缺失值 ) 通过这种方式,你可以灵活地将宽格式数据转换为长格式,并保存到多个列中。 相关搜索: 使用pivot_longer将数据整形为多列 使用多个ID列和值列通过...