这篇文章主要介绍“怎么用melt函数对数据进行整合”，在日常操作中，相信很多人在怎么用melt函数对数据进行整合问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么用melt函数对数据进行整合”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
借助reshape2包melt函数对数据进行整形处理，改变数据组合方式
reshape2包melt函数对数据进行整合，比较常见的就是利用ggplot2包进行图片绘制的过程中往往需要对数据进行整合，melt()的使用方法如下：
加载R包以及案例数据
library('reshape2')
dat
type sample1 sample2 sample1 sample2
1 A 6.332968 5.367671 5.171107 5.533754
2 A 9.368328 7.286253 6.232718 6.152393
3 B 6.674348 5.217053 5.320568 6.113618
4 B 4.127901 3.875520 4.924498 4.960935
5 C 5.192845 6.679444 7.140883 5.959568
6 C 6.652865 6.127819 4.228142 5.078903
7 D 7.829350 5.091166 5.793514 4.871103
8 D 6.995062 7.942029 6.347785 5.223206
默认参数会将相同类型的数据都整合
melt(dat) Using type as id variables type variable value 1 A sample1 6.332968 2 A sample1 9.368328 3 B sample1 6.674348 4 B sample1 4.127901 5 C sample1 5.192845 6 C sample1 6.652865 7 D sample1 7.829350 8 D sample1 6.995062 9 A sample2 5.367671 10 A sample2 7.286253 11 B sample2 5.217053 12 B sample2 3.875520 13 C sample2 6.679444 14 C sample2 6.127819 15 D sample2 5.091166 16 D sample2 7.942029 17 A sample1 6.332968 18 A sample1 9.368328 19 B sample1 6.674348 20 B sample1 4.127901 21 C sample1 5.192845 22 C sample1 6.652865 23 D sample1 7.829350 24 D sample1 6.995062 25 A sample2 5.367671 26 A sample2 7.286253 27 B sample2 5.217053 28 B sample2 3.875520 29 C sample2 6.679444 30 C sample2 6.127819 31 D sample2 5.091166 32 D sample2 7.942029
指定进行整合的列（选择出不进行整合的列）,例如第一个样品数据不进行整合，id 也可以写成var.ids
melt(dat,id=c("type","sample1"))
type sample1 variable value
1 A 6.332968 sample2 5.367671
2 A 9.368328 sample2 7.286253
3 B 6.674348 sample2 5.217053
4 B 4.127901 sample2 3.875520
5 C 5.192845 sample2 6.679444
6 C 6.652865 sample2 6.127819
7 D 7.829350 sample2 5.091166
8 D 6.995062 sample2 7.942029
给合并之后的列进行命名，合并的变量variable.name ，以及变量值value.name
melt(dat,id=c("type","sample1"),variable.name = "Samples",value.name = "Expression")
type sample1 Samples Expression
1 A 6.332968 sample2 5.367671
2 A 9.368328 sample2 7.286253
3 B 6.674348 sample2 5.217053
4 B 4.127901 sample2 3.875520
5 C 5.192845 sample2 6.679444
6 C 6.652865 sample2 6.127819
7 D 7.829350 sample2 5.091166
8 D 6.995062 sample2 7.942029
到此，关于“怎么用melt函数对数据进行整合”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
