合并与重塑数据
探索合并、追加和重塑数据集的方法，以便灵活分析
合并与重塑数据 是 CoddyKit 上的免费 R Academy 课时。 这是第 3 节课，共 3 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 R Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 R Academy 课程共包含 3 节课。
组合和重塑数据简介
组合和重塑数据简介
数据通常来自多个来源，需要合并或重塑后才能进行分析。在本课中，您将学习如何在 R 中组合和重构数据。
组合数据框
组合数据框
您可以使用 rbind()（按行）和 cbind()（按列）等函数组合数据框。
df1 <- data.frame(ID = c(1, 2), Score = c(90, 85))
df2 <- data.frame(ID = c(3, 4), Score = c(78, 92))
df_combined <- rbind(df1, df2)合并数据框
合并数据框
若要根据公共列合并两个数据框，请使用 merge()。
df1 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3), Name = c('Alice', 'Bob', 'Charlie'))
df2 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3), Score = c(90, 85, 88))
merged_df <- merge(df1, df2, by = 'ID')使用 dplyr 进行连接
使用 dplyr 进行连接
dplyr 包提供了 left_join() 和 inner_join() 等用于合并数据的函数。
library(dplyr)
joined_df <- left_join(df1, df2, by = 'ID')使用 tidyr 透视数据
使用 tidyr 透视数据
重塑数据有助于以不同格式汇总和分析数据。
拓宽数据（pivot_wider）
拓宽数据（pivot_wider）
使用 pivot_wider() 将长格式数据转换为宽格式。
library(tidyr)
data_wide <- pivot_wider(df, names_from = Category, values_from = Value)延长数据（pivot_longer）
延长数据（pivot_longer）
使用 pivot_longer() 将宽格式数据转换为长格式。
data_long <- pivot_longer(df, cols = c('Jan', 'Feb'), names_to = 'Month', values_to = 'Sales')排序数据
排序数据
您可以使用 dplyr 中的 arrange() 函数对数据框进行排序。
df_sorted <- arrange(df, desc(Score))总结
总结
在本课中，您学习了：
- 如何组合和合并数据框。
- 如何使用透视函数重塑数据。
- 如何高效地排序和组织数据。
常见问题解答
「合并与重塑数据」课时是免费的吗？
是的 — 「合并与重塑数据」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 R Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 R Academy 课程共包含 3 节课。
「合并与重塑数据」这节课中我会学到什么？
探索合并、追加和重塑数据集的方法，以便灵活分析 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 R Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 R Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 R Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 3 节课，共 3 节。
「合并与重塑数据」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 R Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 R Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。