Introducción a la combinación y transformación de datos

Los datos suelen proceder de varias fuentes y es necesario combinarlos o transformarlos para analizarlos. En esta lección, aprenderá a combinar y reestructurar datos en R.

Combinación de data frames

Puede combinar data frames mediante funciones como rbind() (por filas) y cbind() (por columnas).

df1 <- data.frame(ID = c(1, 2), Score = c(90, 85))
df2 <- data.frame(ID = c(3, 4), Score = c(78, 92))
df_combined <- rbind(df1, df2)

Unión de data frames

Para unir dos data frames mediante una columna común, use merge().

df1 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3), Name = c('Alice', 'Bob', 'Charlie'))
df2 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3), Score = c(90, 85, 88))
merged_df <- merge(df1, df2, by = 'ID')

Uso de dplyr para realizar joins

El paquete dplyr proporciona funciones como left_join() y inner_join() para combinar datos.

library(dplyr)
joined_df <- left_join(df1, df2, by = 'ID')

Transformación de datos con tidyr

Transformar los datos resulta útil para resumir y analizar distintos formatos.

Ampliación de datos (pivot_wider)

Use pivot_wider() para convertir datos del formato largo al formato ancho.

library(tidyr)
data_wide <- pivot_wider(df, names_from = Category, values_from = Value)

Conversión a formato largo (pivot_longer)

Use pivot_longer() para convertir datos del formato ancho al formato largo.

data_long <- pivot_longer(df, cols = c('Jan', 'Feb'), names_to = 'Month', values_to = 'Sales')

Ordenación de datos

Puede ordenar data frames mediante la función arrange() de dplyr.

df_sorted <- arrange(df, desc(Score))

Resumen

En esta lección, ha aprendido:

• Cómo combinar y unir data frames.
• Cómo transformar datos mediante funciones de pivotado.
• Cómo ordenar y estructurar datos de forma eficiente.