使用tidyr包gather函数整理Facebook Insights数据集遇问题求助

我明白你踩的这个坑啦——默认调用gather()时，它会把所有列都纳入转换范围，所以才会把Video_ID不小心塞到value列里。咱们只需要明确告诉函数哪些列要转换（或者哪些列要排除），就能得到你想要的三列结构（Video_ID、Location、Value）。

先模拟你的原始数据集（方便你测试） #

df <- data.frame(
  Video_ID = 1:7,
  `Albania (AL)` = c(88,2,82,45,14,78,47),
  `Algeria (DZ)` = c(79,29,67,41,78,71,13),
  `Argentina (AR)` = c(43,71,91,69,83,39,87)
)

方法1：用gather()排除不需要转换的列 #

直接用-Video_ID指定要排除的列，剩下的国家列就会被转换成你需要的Location和Value：

library(tidyr)
tidydata <- gather(df, key = "Location", value = "Value", -Video_ID)

方法2：用gather()指定要转换的列位置 #

如果你清楚国家列的位置（这里是第2到第4列），也可以直接指定列范围：

tidydata <- gather(df, key = "Location", value = "Value", 2:4)

更推荐的现代方法：pivot_longer() #

从tidyr 1.0.0版本开始，pivot_longer()是gather()的替代函数，参数命名更直观，不容易出错：

tidydata <- pivot_longer(df, 
                         cols = -Video_ID,  # 排除Video_ID列
                         names_to = "Location",  # 原列名存到Location列
                         values_to = "Value")    # 原数值存到Value列

转换后的结果示例 #

你会得到这样的整洁数据集：

Video_ID Location Value
1 1 Albania (AL) 88
2 1 Algeria (DZ) 79
3 1 Argentina (AR) 43
4 2 Albania (AL) 2
...（后续行以此类推）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eagle23