R 数据重塑

在 R 语言中，数据重塑（Data Reshaping）是指改变数据结构以适应分析或可视化的需求，例如将宽格式转换为长格式，或反之。数据重塑在数据清洗和准备中非常常见，尤其在处理数据框时。结合 Visual Studio Code（VSCode）环境，以下是针对 Linux 系统用户的详细中文讲解，假设你已将 VSCode 设置为中文界面并配置了 R 语言支持（参考之前的“R 语言基础”和“数据框”讲解）。内容简洁清晰，适合初学者，涵盖数据重塑的主要方法、在 VSCode 中的使用及常见问题。

R 数据重塑概述

功能：数据重塑用于转换数据框的结构，通常涉及“宽格式”（wide format，每行包含多个变量的观测值）和“长格式”（long format，每行表示一个变量的观测值）之间的转换，适合统计分析、可视化或建模。
主要工具：
基础 R：reshape()。
tidyr 包：pivot_longer() 和 pivot_wider()（推荐，现代且直观）。
data.table 或其他包（高级场景）。
VSCode 集成：通过 R 扩展（如 REditorSupport.r）支持语法高亮、补全和调试。
前提：
R 已安装（运行 R --version，安装方法见“R 语言基础”）。
VSCode 配置了 R 扩展（ID：REditorSupport.r）和 languageserver 包（install.packages("languageserver")）。
安装 tidyr 包：install.packages("tidyr")。
项目目录已打开（参考“打开目录”讲解）。

R 数据重塑基础

以下使用 tidyr 包（推荐）和基础 R 的 reshape() 函数，展示常见重塑操作。

1. 宽格式到长格式

场景：将多列观测值合并为单列，通常用于时间序列或重复测量数据。
tidyr 方法：pivot_longer()。

  library(tidyr)
  # 创建宽格式数据框
  df_wide <- data.frame(
    name = c("Alice", "Bob"),
    math = c(85, 90),
    science = c(88, 92)
  )
  print(df_wide)

输出：
name math science 1 Alice 85 88 2 Bob 90 92
转换到长格式： R df_long <- pivot_longer( df_wide, cols = c(math, science), # 要合并的列 names_to = "subject", # 新列名（存储原列名） values_to = "score" # 新列名（存储值） ) print(df_long)
- 输出：
  name subject score 1 Alice math 85 2 Alice science 88 3 Bob math 90 4 Bob science 92
基础 R 方法：reshape()。

  df_long_base <- reshape(
    df_wide,
    varying = c("math", "science"),
    v.names = "score",
    timevar = "subject",
    direction = "long"
  )
  print(df_long_base)

2. 长格式到宽格式

场景：将单列观测值展开为多列，通常用于汇总或比较。
tidyr 方法：pivot_wider()。

  # 从长格式转换回宽格式
  df_wide_new <- pivot_wider(
    df_long,
    names_from = subject,  # 列名来源
    values_from = score    # 值来源
  )
  print(df_wide_new)

输出：
name math science 1 Alice 85 88 2 Bob 90 92
基础 R 方法：reshape()。

  df_wide_base <- reshape(
    df_long,
    v.names = "score",
    timevar = "subject",
    idvar = "name",
    direction = "wide"
  )
  print(df_wide_base)

3. 结合 dplyr 增强操作

场景：数据重塑常与数据清洗和汇总结合，使用 dplyr 简化流程。
示例：

  library(dplyr)
  df_long <- df_long %>%
    mutate(passed = score >= 90) %>%  # 添加新列
    group_by(subject) %>%
    summarise(mean_score = mean(score))
  print(df_long)

输出：
subject mean_score 1 math 87.5 2 science 90.0

在 VSCode 中使用数据重塑

创建 R 脚本：

新建 reshape.R（右键“文件资源管理器” -> “新建文件”）。
输入示例代码： library(tidyr) library(dplyr) # 创建宽格式数据框 df <- data.frame( name = c("Alice", "Bob", "Charlie"), math = c(85, 90, 95), science = c(88, 92, 78) ) print(df) # 宽到长 df_long <- pivot_longer( df, cols = c(math, science), names_to = "subject", values_to = "score" ) print(df_long) # 长到宽 df_wide <- pivot_wider( df_long, names_from = subject, values_from = score ) print(df_wide) # 统计分析 summary <- df_long %>% group_by(name) %>% summarise(mean_score = mean(score)) print(summary)

运行代码：

选中代码，按 Ctrl+Enter，结果显示在“R 终端”。
或运行整个文件：
bash Rscript reshape.R
输出： name math science 1 Alice 85 88 2 Bob 90 92 3 Charlie 95 78 name subject score 1 Alice math 85 2 Alice science 88 3 Bob math 90 4 Bob science 92 5 Charlie math 95 6 Charlie science 78 name math science 1 Alice 85 88 2 Bob 90 92 3 Charlie 95 78 name mean_score 1 Alice 86.5 2 Bob 91.0 3 Charlie 86.5

调试：

设置断点（行号左侧点击），按 F5（需 R Debugger 扩展和 launch.json 配置，参考“运行和调试”）。
检查数据框结构（如 df_long、df_wide）。

结合可视化

数据重塑后常用于可视化，配合 ggplot2。

示例：

  library(ggplot2)
  ggplot(df_long, aes(x=name, y=score, fill=subject)) +
    geom_bar(stat="identity", position="dodge")

输出：在 VSCode 的“绘图”面板显示分组柱状图。

常见问题及解决方法

列名错误：
确保 pivot_longer() 的 cols 参数正确选择列：
R pivot_longer(df, cols=c("math", "science")) # 正确 pivot_longer(df, cols=c("wrong")) # 错误
检查 names_from 和 values_from 是否匹配列名。
中文乱码：
确保终端编码为 UTF-8（运行 locale，设置为 zh_CN.UTF-8）。
在 VSCode 设置：
json "terminal.integrated.env.linux": { "LANG": "zh_CN.UTF-8" }
保存文件为 UTF-8（状态栏右下角选择编码）。
示例（中文数据框）：
R df <- data.frame(姓名 = c("张伟", "李娜"), 数学 = c(85, 90), 科学 = c(88, 92)) df_long <- pivot_longer(df, cols=c(数学, 科学), names_to="科目", values_to="分数") print(df_long)
VSCode 不显示结果：
确保安装 R 扩展和 languageserver 包。
使用 View(df) 在 VSCode 中显示交互式表格。
Linux 性能问题：
若卡顿，运行 code --disable-gpu。
确保目录权限：chmod -R u+rw ~/.config/Code.

实用技巧

快捷键：
运行代码：Ctrl+Enter
补全代码：Ctrl+Space（需 languageserver）。
注释：Ctrl+/.
推荐扩展：
R：核心支持。
languageserver：智能补全重塑操作。
Better Comments：高亮重塑相关注释。
bash code --install-extension aaron-bond.better-comments
AI 辅助：
使用 GitHub Copilot 或 DeepSeek（参考之前讲解），输入 # 重塑 R 数据框为长格式，生成代码。
高效操作：
使用 tidyr 和 dplyr 结合：
R df_long %>% group_by(subject) %>% summarise(mean_score = mean(score))
检查数据结构：str(df_long)。

示例：综合数据重塑脚本

新建 reshape.R：

   library(tidyr)
   library(dplyr)

   # 创建宽格式数据框
   df <- data.frame(
     name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
     math = c(85, 90, 95),
     science = c(88, 92, 78)
   )
   print(df)

   # 宽到长
   df_long <- pivot_longer(df, cols=c(math, science), names_to="subject", values_to="score")
   print(df_long)

   # 长到宽
   df_wide <- pivot_wider(df_long, names_from=subject, values_from=score)
   print(df_wide)

   # 统计和可视化
   summary <- df_long %>% group_by(subject) %>% summarise(mean_score = mean(score))
   print(summary)

   library(ggplot2)
   ggplot(df_long, aes(x=subject, y=score, fill=name)) +
     geom_bar(stat="identity", position="dodge")

运行：

选中代码，按 Ctrl+Enter，查看“R 终端”输出： name math science 1 Alice 85 88 2 Bob 90 92 3 Charlie 95 78 name subject score 1 Alice math 85 2 Alice science 88 3 Bob math 90 4 Bob science 92 5 Charlie math 95 6 Charlie science 78 name math science 1 Alice 85 88 2 Bob 90 92 3 Charlie 95 78 subject mean_score 1 math 90.00000 2 science 86.33333
或运行：
bash Rscript reshape.R
图表显示在 VSCode 的“绘图”面板。

如果需要深入讲解（如复杂重塑、处理缺失值、与统计建模结合），或有其他问题，请告诉我你的 Linux 发行版、R 版本或具体需求！

R 数据重塑概述

R 数据重塑基础

1. 宽格式到长格式

2. 长格式到宽格式

3. 结合 dplyr 增强操作

在 VSCode 中使用数据重塑

结合可视化

常见问题及解决方法

实用技巧

示例：综合数据重塑脚本

R 语言简介

R 字符串

R 列表

R 绘图 – 散点图

R 绘图 – 饼图

R CSV 文件

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R 数据重塑概述

R 数据重塑基础

1. 宽格式到长格式

2. 长格式到宽格式

3. 结合 dplyr 增强操作

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结合可视化

常见问题及解决方法

实用技巧

示例：综合数据重塑脚本

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