在RStudio中用readxl和tidyr来读入EXCEL文件uspopage.xlsx,将该数据整理为仅有 year,age,pct三个变量的长数据。其中age指年龄段,pct指原数据中的百分比。

首先需要安装和加载readxl和tidyr包：

install.packages("readxl")
install.packages("tidyr")
library(readxl)
library(tidyr)

然后读入EXCEL文件：

data <- read_excel("uspopage.xlsx")

接下来使用gather函数将数据整理为长数据：

data_long <- data %>% gather("age", "pct", -year)

这里-年龄段表示除了年龄段变量以外的所有变量都要被整理为长数据，即pct变量。最后可以查看整理后的数据：

head(data_long)
#   year age   pct
# 1 1790   0 0.019
# 2 1800   0 0.022
# 3 1810   0 0.024
# 4 1820   0 0.027
# 5 1830   0 0.032
# 6 1840   0 0.036

相关问题

果不直接使用Rstudio的导入在R中读入biomass.xlsx, sheet 1中前60行、5列数据 ？？

可以使用以下代码在R中读取biomass.xlsx文件的第1个sheet中的前60行和前5列数据：

install.packages("readxl") # 安装readxl包
library(readxl)  # 加载readxl包
biomass_data <- read_excel("biomass.xlsx", sheet = 1, range = "A1:E60")

其中，`read_excel()`函数用于读取Excel文件，`sheet`参数用于指定要读取的sheet页，`range`参数用于指定要读取的单元格范围。以上代码将读取Excel文件的第1个sheet页中的前60行和前5列数据，并将其存储在名为`biomass_data`的数据框中。

已知有一个名为kfjy.xlsx的文件，请在Rstudio中用费舍尔精确检验第一列和其他列的关联关系

可以使用以下代码进行费舍尔精确检验：

# 导入xlsx包
library(xlsx)

# 读取数据
data <- read.xlsx("kfjy.xlsx", sheetIndex = 1)

# 获取第一列的数据
col1 <- data[, 1]

# 遍历其他列，逐一进行费舍尔精确检验
for(i in 2:ncol(data)){
  col2 <- data[, i]
  result <- fisher.test(col1, col2)
  print(paste("第", i-1, "列的检验结果为："))
  print(result)
}

这段代码首先使用 `read.xlsx()` 函数读取名为 "kfjy.xlsx" 的文件的第一个工作表中的数据。然后，使用 `for` 循环遍历除第一列以外的所有列，对每一列都执行费舍尔精确检验，并打印出检验结果。在本例中，我们使用 `fisher.test()` 函数进行检验。需要注意的是，费舍尔精确检验通常适用于样本量较小的情况，如果样本量比较大，可以考虑使用卡方检验。