R语言reshape2包对数据格式进行整理

在临床研究中经常需要需要从医院的His系统里面导入化验单数据，然而从His系统里面导出的数据都是宽数据，很多都是多人多次反复的检查结果，并不好进行直接分析，如下图

我们需要转换成下列长数据形式才好进一步分析

我们今天将使用R语言自带的reshape2包对数据格式进行整理，将宽数据转换成长数据，或者根据需要在长宽数据进行转化，这在临床数据采集或数据挖掘中有积极的现实意义。
我们先来导入reshape2包和自己模拟一个轻度高血压的宽数据，

library(reshape2)
id<-rep(1:12)
time<-rep(1:3,4)
sbp<-round(rnorm(12,mean = 150,sd=9))
svd<-round(rnorm(12,mean = 90,sd=8))
bc<-data.frame(id,time,sbp,svd)

随便模拟一下，临床意义不管他，下图是数据的结构

be<-melt(bc,id=c("id","time"),
         measure.vars = (c("sbp","svd")),
         variable.name = "bp",
         value.name = "value") ##ID为固定不变的变量，measure.vars为需要整合的变量，variable.name 为新变量名字

新的变量bp把sbp和svd整合在里面了。

我们需要的话也可以把长数据从新转成宽数据

#转成宽数据
dcast(be,id+time~bp)#转成宽数据

其他的还有

dcast(be,id+time~bp,mean)#转成宽数据并取平均值
dcast(be,time~bp,mean)#取3次timede 
acast(be,id~time~bp)#分组表示sbp,svd的平均值

如果数据很大的话，我们也可以取一部分亚组，数据大的时候有用
取亚组的话还要导入一个plyr包

#取亚组表示
library(plyr)
acast(be,bp~id,mean, subset = .(bp == "sbp"))#取sbp为亚组的值
acast(be,bp~time,mean, subset = .(bp == "sbp"))#time每次测量平均值取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前两次的sbp和svd的平均值

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