Введение в объединение и изменение формы данных

Данные часто поступают из нескольких источников, и для анализа их нужно объединить или изменить их форму. В этом уроке Вы научитесь объединять и реструктурировать данные в R.

Объединение таблиц данных

Вы можете объединять таблицы данных с помощью таких функций, как rbind() (по строкам) и cbind() (по столбцам).

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)

Слияние таблиц данных

Чтобы объединить две таблицы данных по общему столбцу, используйте 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')

Использование dplyr для объединений

Пакет dplyr предоставляет такие функции, как left_join() и inner_join(), для объединения данных.

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

Изменение формы данных с помощью tidyr

Изменение формы данных полезно для обобщения и анализа данных в разных форматах.

Расширение данных (pivot_wider)

Используйте pivot_wider(), чтобы преобразовать данные из длинного формата в широкий.

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

Преобразование данных в длинный формат (pivot_longer)

Используйте pivot_longer(), чтобы преобразовать данные из широкого формата в длинный.

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

Сортировка данных

Вы можете сортировать таблицы данных с помощью функции arrange() из dplyr.

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

Итоги

В этом уроке Вы научились:

• Объединять и сливать таблицы данных.
• Изменять форму данных с помощью функций преобразования.
• Эффективно сортировать и структурировать данные.