Introdução à combinação e remodelagem de dados

Os dados geralmente vêm de várias fontes e precisam ser mesclados ou remodelados para análise. Nesta lição, você aprenderá a combinar e reestruturar dados em R.

Combinando quadros de dados

Você pode combinar quadros de dados usando funções como rbind() (por linha) e cbind() (por coluna).

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)

Mesclando quadros de dados

Para mesclar dois quadros de dados por uma coluna em comum, 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')

Usando dplyr para junções

O pacote dplyr fornece funções como left_join() e inner_join() para mesclar dados.

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

Remodelando dados com tidyr

Remodelar dados é útil para resumir e analisar diferentes formatos.

Ampliando dados (pivot_wider)

Use pivot_wider() para converter dados do formato longo para o formato amplo.

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

Alongando dados (pivot_longer)

Use pivot_longer() para converter dados do formato amplo para o formato longo.

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

Ordenando dados

Você pode ordenar quadros de dados usando a função arrange() do dplyr.

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

Resumo

Nesta lição, você aprendeu:

• Como combinar e mesclar quadros de dados.
• Como remodelar dados usando funções de pivoteamento.
• Como ordenar e estruturar dados com eficiência.