r语言 探索diamonds数据集 1.对diamonds数据集，生成一个新变量d，用于存储每条观测值所在的行数。挑选出id,y,z四个变量,将宽数据转换为长数据:将zz的变量名存为新变量dimension,将xyz的值存为新变量length。转换后的长数据存为xyz long。(5分)2.将xyz_long数据集转换回宽数据syz_wide。宽数据syz_wide包含idz四个变量。(5分) 写代码找出diamonds 中最常见和最不常见的color,即出现次数最多和最少的color。按照下列规则对color列重新定义一一将color中其它颜色的因子合并为“OtherColor”，最常见和最不常见的 color 分别设置为“Common”和“Rare”，将新生成的数据框保存为diamonds color_redefine。最后，再“将Common”设置为diamonds color redefine中color 因子的基准水平(reference level)

以下是针对diamonds数据集的代码，实现了上述要求：

1. 将宽数据转换为长数据：

# 生成新变量d，并将id、y、z挑选出来，存储为新数据框xyz_long
xyz_long <- diamonds %>%
  mutate(d = row_number()) %>%
  select(id, d, y, z) %>%
  pivot_longer(cols = c("y", "z"), names_to = "dimension", values_to = "length")

在上述代码中，使用`mutate()`函数生成新变量`d`，然后使用`select()`函数挑选出`id`、`y`、`z`三个变量。接着，使用`pivot_longer()`函数将`y`和`z`两个变量转换为长数据格式，其中`dimension`保存的是变量名，`length`保存的是变量值。

2. 将长数据转换为宽数据：

# 将长数据xyz_long转换为宽数据xyz_wide
xyz_wide <- xyz_long %>%
  pivot_wider(names_from = "dimension", values_from = "length")

在上述代码中，使用`pivot_wider()`函数将长数据`xyz_long`转换为宽数据格式`xyz_wide`。

3. 对`color`列进行重新定义：

# 找出diamonds中最常见和最不常见的color
common_color <- names(sort(table(diamonds$color), decreasing = TRUE))[1]
rare_color <- names(sort(table(diamonds$color), decreasing = FALSE))[1]

# 将其它颜色的因子合并为"OtherColor"
diamonds$color[diamonds$color != common_color & diamonds$color != rare_color] <- "OtherColor"

# 将新生成的数据框保存为diamonds_color_redefine
diamonds_color_redefine <- diamonds

# 将"Common"设置为diamonds_color_redefine中color因子的基准水平
diamonds_color_redefine$color <- relevel(diamonds_color_redefine$color, ref = "Common")

在上述代码中，使用`table()`函数计算出颜色频数表，然后根据频数表确定最常见和最不常见的颜色。接着，使用条件语句将其它颜色的因子合并为"OtherColor"。然后将新生成的数据框保存为`diamonds_color_redefine`。最后，使用`relevel()`函数将"Common"设置为`diamonds_color_redefine`中`color`因子的基准水平。