在R中做数据透视表的另一种方法

是使用dplyr和tidyr包结合使用。dplyr包提供了一组用于数据操作和转换的函数，而tidyr包则提供了一组用于数据整理和重塑的函数。

下面是使用dplyr和tidyr包进行数据透视表操作的步骤：

1. 安装和加载dplyr和tidyr包：

install.packages("dplyr")
install.packages("tidyr")

library(dplyr)
library(tidyr)

1. 准备数据集： 假设我们有一个名为df的数据框，包含了以下几列：Country（国家）、Year（年份）、Population（人口数量）和GDP（国内生产总值）。
2. 使用dplyr包进行数据整理和筛选：

df_filtered <- df %>%
  filter(Year >= 2010) %>%
  select(Country, Year, Population, GDP)

上述代码将筛选出年份大于等于2010年的数据，并选择出Country、Year、Population和GDP这四列。

1. 使用tidyr包进行数据重塑：

df_pivot <- df_filtered %>%
  pivot_wider(names_from = Year, values_from = Population)

上述代码将数据按照Year列进行重塑，将每个年份作为列名，对应的Population作为值。

1. 查看结果：

print(df_pivot)

上述代码将打印出重塑后的数据透视表。

这种方法使用了dplyr和tidyr包的函数，可以灵活地进行数据操作和重塑，适用于各种数据透视表的需求。

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