安装了reshape包，但是melt函数还是找不到

Question

如题所述

Answer 1

在数据分析过程中，利用各种图表进行数据探索是必要的前期工作。描述性统计中就包括了直方图、散点图等工具来探索连续数据，对于分类数据，则可以采用条形图、交叉分组表等工具。Excel中所谓的“数据透视表”，其实就是一个交互式的交叉分组表。在R语言中可以很容易的用table()等函数得到相应的结果。对于一些更为复杂的任务，就需要其它的函数或包来完成。本例先以iris数据集为研究对象示范一些基本函数的用法，再介绍reshape包的强大功能。
iris数据集中有五个变量，其中Species表示鸢尾属花的子类，其它四个变量分别是花瓣和萼片的长度和宽度。你可以用head(iris)来观察原始数据的一些样本。我们的第一个任务是想计算不同种类花在四个指标上的平均值。用到的函数有tapply，by及aggregate。这篇文章对它们有所涉及。
将数据解包后，先用tapply函数尝试，但会发现该函数一次只允许输入一个变量。如果要完全四个变量的计算可能得用到循环。放弃这个函数来试试用by函数，该函数可以一次输入多个变量，但输出结果为一个list格式，还需要用do.call函数进行整合，有点麻烦。最方便友好的还是aggregate函数，直接输出为数据框格式。另外它还允许用公式来设置分组因子。
attach(iris)
names(iris)
tapply(X=Sepal.Length,INDEX=Species,FUN=mean)
temp <-by(data=iris[,1:4],INDICES=Species,FUN=mean)
do.call(rbind,temp)
aggregate(x=iris[,1:4],by=list(Species),FUN=mean)本回答被网友采纳