Suy ra biến từ tiêu đề cột phức tạp

Định hình lại dữ liệu với tidyr

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

Tách tiêu đề cột thành biến

hai biến trong tiêu đề

hai biến trong tiêu đề — đã xử lý

Kết hợp nhiều biến trong tiêu đề cột

who_df

# A tibble: 181 x 5
   country             female_pct.obese male_pct.obese female_life.exp male_life.exp
   <chr>                          <dbl>          <dbl>           <dbl>         <dbl>
 1 Afghanistan                      7.6            3.2            64.5          61  
 2 Albania                         21.8           21.6            78.6          74.3
 3 Algeria                         34.9           19.9            77.4          75.4
 4 Angola                          12.1            4              64.9          60.3
 5 Antigua and Barbuda             25.9           11.6            77.5          72.5
 6 Argentina                       29             27.3            80.3          73.5
 7 Armenia                         23             17.1            78.1          71.2
 8 Australia                       28.4           29.6            84.8          81

Kết hợp nhiều biến trong tiêu đề cột

tiêu đề biến hỗn hợp

tiêu đề biến hỗn hợp — đã xử lý

Tên đặc biệt .value

who_df %>% 
  # Example input column name = male_obesity.pct
  pivot_longer(-country,
               names_to = c("sex", ".value"),
               names_sep = "_")

# A tibble: 362 x 4
   country             sex    pct.obese life.exp
   <chr>               <chr>      <dbl>    <dbl>
 1 Afghanistan         female       7.6     64.5
 2 Afghanistan         male         3.2     61  
 3 Albania             female      21.8     78.6

Ôn pivot_longer()

Biến nằm trong tiêu đề

hai biến trong tiêu đề

tiêu đề biến hỗn hợp

Biến trong tiêu đề đã gọn

hai biến trong tiêu đề — đã xử lý

tiêu đề biến hỗn hợp — đã xử lý

Giải đếm dữ liệu

nuke_df

# A tibble: 8 x 2
  country          n_bombs
  <chr>              <int>
1 Pakistan               2
2 India                  6
3 North Korea            6
4 United Kingdom        21
5 China                 45
6 France               200
7 Russian Federation   726
8 United States       1150

Hàm uncount()

nuke_df %>% 
  uncount(n_bombs)

# A tibble: 2,156 x 1
   country    
   <chr>      
 1 Pakistan   
 2 Pakistan   
 3 India      
 4 India      
 5 India      
 6 India      
# ... with 2,150 more rows

Hàm uncount()

nuke_df %>% 
  uncount(2)

# A tibble: 16 x 2
   country            n_bombs
   <chr>                <int>
 1 Pakistan                 2
 2 Pakistan                 2
 3 India                    6
 4 India                    6
 5 North Korea              6
 6 North Korea              6
# ... with 10 more rows

Hàm uncount()

nuke_df %>% 
  uncount(n_bombs, .id = "bomb_id")

# A tibble: 2,156 x 2
   country     bomb_id
   <chr>         <int>
 1 Pakistan          1
 2 Pakistan          2
 3 India             1
 4 India             2
 5 India             3
 6 India             4
# ... with 2,150 more rows

Hãy thực hành!

Định hình lại dữ liệu với tidyr