Apa itu data rapi?

Mengubah Bentuk Data dengan tidyr

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

Keluarga bahagia semua mirip, tetapi setiap keluarga tidak bahagia tidak bahagia dengan caranya sendiri.

Leo Tolstoy

Set data rapi semuanya mirip, tetapi setiap set data berantakan berantakan dengan caranya sendiri.

Hadley Wickham

Data persegi panjang

Struktur

Kolom
Baris
Sel

Contoh rapi

Data rapi, variabel

Struktur

Kolom berisi variabel
Baris
Sel

Contoh variabel rapi

Data rapi, observasi

Struktur

Kolom berisi variabel
Baris berisi observasi
Sel

Contoh observasi rapi

Data rapi, nilai

Struktur

Kolom berisi variabel
Baris berisi observasi
Sel berisi nilai

Contoh nilai rapi

Ulasan dplyr

character_df

# A tibble: 4 x 3
  name           homeworld species
  <chr>          <chr>     <chr>  
1 Luke Skywalker Tatooine  Human  
2 R2-D2          Naboo     Droid  
3 Darth Vader    Tatooine  Human  
4 Obi-Wan Kenobi Stewjon   Human

Ulasan dplyr: select()

character_df %>% 
  select(name, homeworld)

# A tibble: 4 x 2
  name           homeworld
  <chr>          <chr>    
1 Luke Skywalker Tatooine 
2 R2-D2          Naboo    
3 Darth Vader    Tatooine 
4 Obi-Wan Kenobi Stewjon

Ulasan dplyr: filter()

character_df %>% 
  filter(homeworld == "Tatooine")

# A tibble: 2 x 3
  name           homeworld species
  <chr>          <chr>     <chr>  
1 Luke Skywalker Tatooine  Human  
2 Darth Vader    Tatooine  Human

Ulasan dplyr: mutate()

character_df %>% 
  mutate(is_human = species == "Human")

# A tibble: 4 x 4
  name           homeworld species is_human
  <chr>          <chr>     <chr>   <lgl>   
1 Luke Skywalker Tatooine  Human   TRUE    
2 R2-D2          Naboo     Droid   FALSE   
3 Darth Vader    Tatooine  Human   TRUE    
4 Obi-Wan Kenobi Stewjon   Human   TRUE

Ulasan dplyr: group_by() dan summarize()

character_df %>% 
  group_by(homeworld) %>% 
  summarize(n = n())

# A tibble: 3 x 2
  homeworld     n
  <chr>     <int>
1 Naboo         1
2 Stewjon       1
3 Tatooine      2

logo magrittr

¹ magrittr.tidyverse.org

logo dplyr

logo tidyr

¹ www.tidyverse.org

Beberapa variabel dalam satu kolom

population_df

# A tibble: 4 x 2
  country                 population
  <chr>                        <dbl>
1 Brazil, South America        210. 
2 Nepal, Asia                   28.1
3 Senegal, Africa               15.8
4 Australia, Oceania            25.0

Memisahkan variabel ke dua kolom

population_df %>% 
  separate(country, into = c("country", "continent"), sep = ", ")

# A tibble: 4 x 3
  country   continent      population
  <chr>     <chr>               <dbl>
1 Brazil    South America       210. 
2 Nepal     Asia                 28.1
3 Senegal   Africa               15.8
4 Australia Oceania              25.0

Ayo berlatih!

Mengubah Bentuk Data dengan tidyr