旋转数据框并在r中同时计算分类观测值

在R中，可以使用函数pivot_longer()将数据框进行旋转和计算分类观测值。

数据框旋转是指将数据框的列转换为行，同时根据某一列的值进行分类观测值的计算。

下面是一个完整的答案示例：

在R中，可以使用tidyverse包中的pivot_longer()函数将数据框进行旋转和计算分类观测值。pivot_longer()函数可以将数据框的列转换为行，并根据某一列的值进行分类观测值的计算。

具体步骤如下：

导入tidyverse包：

library(tidyverse)

创建一个示例数据框：

假设我们有一个数据框df，包含三列A、B和C，如下所示：

df <- tibble(
  A = c(1, 2, 3),
  B = c(4, 5, 6),
  C = c(7, 8, 9)
)

# 输出示例数据框
df

输出结果为：

# A tibble: 3 x 3
      A     B     C
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     4     7
2     2     5     8
3     3     6     9

使用pivot_longer()函数进行数据框的旋转和计算分类观测值：

假设我们要根据列A的值进行分类观测值的计算，可以使用pivot_longer()函数将列B和C旋转为行，并计算分类观测值。代码如下：

df_pivot <- df %>%
  pivot_longer(cols = c(B, C), names_to = "Category", values_to = "Value") %>%
  group_by(A, Category) %>%
  summarize(Sum_Value = sum(Value))

# 输出旋转后的数据框
df_pivot

输出结果为：

# A tibble: 6 x 3
# Groups:   A [3]
      A Category Sum_Value
  <dbl> <chr>        <dbl>
1     1 B               4
2     1 C               7
3     2 B               5
4     2 C               8
5     3 B               6
6     3 C               9

在这个例子中，我们使用pivot_longer()函数将列B和C旋转为行，并计算了每个分类下Value的总和。结果显示了分类的观测值和对应的总和。

以上是在R中旋转数据框并同时计算分类观测值的方法。

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