R中的复杂(Ish) pivot_longer

在R语言中，pivot_longer是一个用于数据重塑的函数。它可以将数据从宽格式（wide format）转换为长格式（long format），以便更方便地进行数据分析和可视化。

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：

pivot_longer(data, cols, names_to, values_to)

参数说明：

• data：要进行重塑的数据框（data frame）或数据表（data table）。
• cols：要转换的列（变量）的选择器，可以是列名、列索引或逻辑向量。
• names_to：新列的名称，用于存储原始列的列名。
• values_to：新列的名称，用于存储原始列的值。

pivot_longer函数的优势在于可以轻松处理包含大量变量的数据集，并且可以根据需要选择转换的列。它在数据清洗和数据分析中非常有用。

以下是pivot_longer函数的一个示例应用场景：

假设我们有一个数据框df，其中包含了学生的姓名、数学成绩和语文成绩。我们希望将数学成绩和语文成绩从宽格式转换为长格式，以便更方便地进行分析。

library(tidyr)

df <- data.frame(
  Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
  Math = c(90, 85, 95),
  Chinese = c(95, 80, 90)
)

df_long <- pivot_longer(df, cols = c(Math, Chinese), names_to = "Subject", values_to = "Score")

print(df_long)

输出结果如下：

# A tibble: 6 x 3
  Name    Subject  Score
  <chr>   <chr>    <dbl>
1 Alice   Math        90
2 Alice   Chinese     95
3 Bob     Math        85
4 Bob     Chinese     80
5 Charlie Math        95
6 Charlie Chinese     90

在这个示例中，我们使用pivot_longer函数将Math和Chinese两列转换为了Subject和Score两列，从而得到了一个长格式的数据框df_long。每个学生的姓名对应一行，每个科目的成绩对应一行，方便进行后续的数据分析和可视化。

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