我需要调整从世界银行数据库下载的一些数据。但是我有一些困难。
目标是看起来像这样:
year CH DE US
1980 17383.38 11746.40 12179.56
1981 15833.74 9879.46 13526.19
1982 16133.97 9593.66 13932.68
1983 16007.82 9545.86 15000.09
1984 15229.82 9012.48 16539.38
我使用以下代码下载数据。需要WDI和RJSONO软件包。
wdi <- WDI(country = c("CH","DE","US"), indicator = "NY.GDP.PCAP.CD" ,start = 1980, end = 2010, extra = F)
然后我按照以下方式重塑:
wdi2 <- reshape(wdi, direction = "wide", timevar="year", v.names="NY.GDP.PCAP.CD", idvar="country", drop="iso2c")
输出不符合我对外观的期望:
> wdi2
country NY.GDP.PCAP.CD.2010 NY.GDP.PCAP.CD.2009 NY.GDP.PCAP.CD.2008
1 Switzerland 70572.66 65790.07 68555.37
32 Germany 40163.82 40275.25 44132.04
63 United States 46615.51 45305.05 46759.56 ...
这个比较好一点，但仍然不是我想要的:
> t(wdi2)
1 32 63
country "Switzerland" "Germany" "United States"
NY.GDP.PCAP.CD.2010 "70572.66" "40163.82" "46615.51"
NY.GDP.PCAP.CD.2009 "65790.07" "40275.25" "45305.05"
NY.GDP.PCAP.CD.2008 "68555.37" "44132.04" "46759.56"
NY.GDP.PCAP.CD.2007 "59663.77" "40402.99" "46349.12"
wdi对象如下所示:
> wdi
iso2c country NY.GDP.PCAP.CD year
1 CH Switzerland 70572.657 2010
2 CH Switzerland 65790.067 2009
3 CH Switzerland 68555.372 2008
4 CH Switzerland 59663.770 2007
...
30 CH Switzerland 16219.906 1981
31 CH Switzerland 17807.340 1980
32 DE Germany 40163.817 2010
33 DE Germany 40275.251 2009
34 DE Germany 44132.042 2008
...
62 DE Germany 11746.404 1980
63 US United States 46615.511 2010
64 US United States 45305.052 2009
最佳答案
再次摆在电脑前...所以这里是更新。
如我的评论中所述，“reshape2”中的dcast为此非常方便。如果您只是在进行重塑步骤，则可以从R的xtabs中获得类似的功能。
x <- xtabs(NY.GDP.PCAP.CD ~ year + iso2c, wdi)
head(x)
# iso2c
# year CH DE US
# 1980 17807.34 11746.404 12179.56
# 1981 16219.91 9879.457 13526.19
# 1982 16527.46 9593.657 13932.68
# 1983 16398.24 9545.859 15000.09
# 1984 15601.26 9012.479 16539.38
# 1985 15748.95 9125.121 17588.81
xtabs创建一个matrix“xtabs”的class，因此要获取data.frame，请将输出包装在as.data.frame.matrix中。head(as.data.frame.matrix(x))
# CH DE US
# 1980 17807.34 11746.404 12179.56
# 1981 16219.91 9879.457 13526.19
# 1982 16527.46 9593.657 13932.68
# 1983 16398.24 9545.859 15000.09
# 1984 15601.26 9012.479 16539.38
# 1985 15748.95 9125.121 17588.81
要回答您在评论中曾问过的其他问题:但是，它们不是仅通过使用reshape函数将数据直接以正确的格式放置的聪明方法吗？答案是“是的。只需交换您在原始
reshape尝试中用于“idvar”和“timevar”的内容。”y <- reshape(wdi[-2], direction = "wide", idvar="year", timevar="iso2c")
## Optional step to clean up the resulting names
names(y) <- gsub("NY.GDP.PCAP.CD.", "", names(y))
head(y)
# year CH DE US
# 1 2010 70572.66 40163.82 46615.51
# 2 2009 65790.07 40275.25 45305.05
# 3 2008 68555.37 44132.04 46759.56
# 4 2007 59663.77 40402.99 46349.12
# 5 2006 54140.50 35237.60 44622.64
# 6 2005 51734.30 33542.78 42516.39
使用
reshape函数时，有时它有助于忽略参数名称的“id”和“time”部分，而代之以考虑它们的去向。 ID变量通常组成一列，而时间变量通常分布得很宽，每次都有一列。因此，即使我们可能将“国家/地区”视为实际的ID变量，但对于所需的数据格式，它更多是时间变量。希望这会有所帮助，即使您已经接受了一个答案:)
关于r - 如何重塑WDI数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/19207341/