如何将宽时间序列数据框转换为长数据框？答案

【问题标题】：How do you convert a wide time series data frame into a long data frame?如何将宽时间序列数据框转换为长数据框？
【发布时间】：2017-03-16 16:43:32
【问题描述】：

上下文，我希望将一个广泛的时间序列数据帧融合到一个长数据帧中。这样我可以在 ggplot2 中绘制数据并构建一个堆积面积图。时间序列不规律（缺少一些周末和节假日）

当前数据框的样子

df
    date        item_1    item_2     item_3 ...
1 1992-03-23      8.63     7.609     1.6546 ...
2 1992-03-24      7.98     7.634     1.6533 ... 
...

上面的数据框如何转换成

    date        variable    value
1 1992-03-23    item_1       8.63
2 1992-03-23    item_2      7.609
3 1992-03-23    item_3     1.6546
2 1992-03-24    item_1       7.98

使用下面的代码我得到了错误

> melted_df = melt(df)
Using as id variables
Error in as.Date.numer(value): 'origin' must be supplied

【问题讨论】：

Reshaping data.frame from wide to long format的可能重复

标签： r

【解决方案1】：

您必须将 id.vars 指定为 melt 函数中的第二个参数，它可以工作：

require(reshape)
df <- data.frame(date = as.Date(c("1992-03-23", "1992-03-24")),
                 item_1 = c(8.63, 7.98),
                 item_2 = c(7.609, 7.634),
                 item_3 = c(1.6546, 1.6533))

melt(df, "date")

你会得到：

        date variable  value
1 1992-03-23   item_1 8.6300
2 1992-03-24   item_1 7.9800
3 1992-03-23   item_2 7.6090
4 1992-03-24   item_2 7.6340
5 1992-03-23   item_3 1.6546
6 1992-03-24   item_3 1.6533

希望对你有帮助

【讨论】：

这行得通。我需要在公式中指定“日期”。
如何指定子集？例如new_data_frame（其中：变量 == item_1 或变量 == item_2）
我会用require(dplyr) 来做这件事，然后：df_new <- melt(df, "date") %>% filter(variable == "item_1" | variable == "item_2")

【解决方案2】：

或者gather

library(tidyverse)

df <- data.frame(date = as.Date(c("1992-03-23", "1992-03-24")),
                 item_1 = c(8.63, 7.98),
                 item_2 = c(7.609, 7.634),
                 item_3 = c(1.6546, 1.6533))

df %>% gather(variable, value, -date)

给予，

        date variable  value
1 1992-03-23   item_1 8.6300
2 1992-03-24   item_1 7.9800
3 1992-03-23   item_2 7.6090
4 1992-03-24   item_2 7.6340
5 1992-03-23   item_3 1.6546
6 1992-03-24   item_3 1.6533

【讨论】：