Introduction à la combinaison et à la restructuration des données

Les données proviennent souvent de plusieurs sources et doivent être fusionnées ou restructurées pour être analysées. Dans cette leçon, vous apprendrez à combiner et à restructurer des données dans R.

Combinaison de tableaux de données

Vous pouvez combiner des tableaux de données à l’aide de fonctions comme rbind() (par lignes) et cbind() (par colonnes).

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)

Fusion de tableaux de données

Pour fusionner deux tableaux de données à partir d’une colonne commune, utilisez 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')

Utilisation de dplyr pour les jointures

Le package dplyr fournit des fonctions comme left_join() et inner_join() pour fusionner des données.

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

Restructuration des données avec tidyr

La restructuration des données est utile pour résumer et analyser différents formats.

Élargissement des données (pivot_wider)

Utilisez pivot_wider() pour convertir des données au format long en données au format large.

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

Mise au format long (pivot_longer)

Utilisez pivot_longer() pour convertir des données au format large en données au format long.

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

Tri des données

Vous pouvez trier des tableaux de données à l’aide de la fonction arrange() de dplyr.

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

Résumé

Dans cette leçon, vous avez appris :

• Comment combiner et fusionner des tableaux de données.
• Comment restructurer des données à l’aide de fonctions de pivotement.
• Comment trier et structurer efficacement les données.