|
|
@@ -0,0 +1,27 @@
|
|
|
+#### 数据整理
|
|
|
+
|
|
|
+科学实验原始数据格式多种多样，这给数据处理分析带来困难。如果有一个统一的数据格式，可以降低数据的复杂性，便于理解和交流，也给统计程序开发者提供方便，增加数据逻辑的使用范围。庆幸的是，科学数据都可以转化为字段和记录两向列表的形式。这个两向表遵循以下三条规则：
|
|
|
+* 列代表变量（或字段），每个变量一列
|
|
|
+* 行代表观测（或记录），每个观测值一行
|
|
|
+* 每个单元格代表该变量在该观测中的观测值
|
|
|
+这是日常生活和科研记录中的常用记录数据形式，但为了节省纸张、或者为了数据紧凑直观，有时候也不这样记录，特别是对于多因素试验的情况。比如，这个表：
|
|
|
+为了数据分析的需要，需要先将这种形式的数据转化为上述标准格式。这个过程叫做数据整理（tidy），整理好的标准数据也叫做tidy数据。
|
|
|
+
|
|
|
+##### tidyverse
|
|
|
+
|
|
|
+tidyverse是用于数据整理的R包。
|
|
|
+安装：install.packages('tidyverse')
|
|
|
+或者安装其轻量版本
|
|
|
+install.packages("tidyr")
|
|
|
+如想使用最新版本，可以从源码安装：
|
|
|
+install.packages("devtools")
|
|
|
+devtools::install_github("tidyverse/tidyr")
|
|
|
+
|
|
|
+使用：
|
|
|
+library('tidyr')
|
|
|
+
|
|
|
+
|
|
|
+#### tidyr
|
|
|
+
|
|
|
+tidyr是
|
|
|
+
|
