在臨床研究中經常需要需要從醫院的his系統裡面匯入化驗單資料，然而從his系統裡面匯出的資料都是寬資料，很多都是多人多次反覆的檢查結果，並不好進行直接分析，如下圖
我們需要轉換成下列長資料形式才好進一步分析
我們今天將使用r語言自帶的reshape2包對資料格式進行整理，將寬資料轉換成長資料，或者根據需要在長寬資料進行轉化，這在臨床資料採集或資料探勘中有積極的現實意義。
我們先來匯入reshape2包和自己模擬乙個輕度高血壓的寬資料，
library(reshape2)
id12)
time
3,4)
sbp12,mean =
150,sd=9)
)svd
12,mean =
90,sd=8)
)bc
)##id為固定不變的變數，measure.vars為需要整合的變數，variable.name 為新變數名字
新的變數bp把sbp和svd整合在裡面了。
我們需要的話也可以把長資料從新轉成寬資料
#轉成寬資料
dcast(be,id+time~bp)
#轉成寬資料
其他的還有
dcast(be,id+time~bp,mean)
#轉成寬資料並取平均值
dcast(be,time~bp,mean)
#取3次timede
acast(be,id~time~bp)
#分組表示sbp,svd的平均值
如果資料很大的話，我們也可以取一部分亞組，資料大的時候有用
取亞組的話還要匯入乙個plyr包
#取亞組表示
library(plyr)
acast(be,bp~id,mean, subset = .(bp ==
"sbp"))
#取sbp為亞組的值
acast(be,bp~time,mean, subset = .(bp ==
"sbp"))
#time每次測量平均值取sbp
acast(be,bp~time,mean, subset = .(time ==3)
)#取第三次sbp和svd的平均值
acast(be,bp~time,mean, subset = .(time <3)
)#time前兩次的sbp和svd的平均值
R語言的reshape2包及相關函式
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R語言常用資料探勘包
今天發現乙個很不錯的部落格 博主致力於研究r語言在資料探勘方面的應用，正好近期很想系統的學習一下r語言和資料探勘的整個流程，看了這個部落格的內容，心裡久久不能平靜。決定從今天開始 今天發現乙個很不錯的部落格 博主致力於研究r語言在資料探勘方面的應用，正好近期很想系統的學習一下r語言和資料探勘的整個流...