Из длинного формата в широкий с pivot_wider()
Преобразуйте пары ключ—значение обратно в таблицы широкого формата.
«Из длинного формата в широкий с pivot_wider()» — бесплатный урок R Academy на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения R Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс R Academy содержит 4 уроков всего.
Когда использовать широкий формат
Хотя длинный формат удобен для анализа, широкий формат часто нужен для отчётов, электронных таблиц и некоторых алгоритмов (например, для матриц корреляций). pivot_wider() — обратная функция по отношению к pivot_longer(): она распределяет значения из одного столбца по нескольким новым столбцам.
library(tidyr)
# Long format: one row per student-quarter combination
long_df <- data.frame(
student = c('Alice','Alice','Alice','Bob','Bob','Bob'),
quarter = c('Q1','Q2','Q3','Q1','Q2','Q3'),
score = c(85, 88, 92, 90, 85, 88)
)
print(long_df)
cat('\n', nrow(long_df), 'rows x', ncol(long_df), 'cols')Основы pivot_wider()
pivot_wider(df, names_from, values_from) преобразует длинный формат в широкий. names_from задаёт столбец, значения которого станут именами новых столбцов; values_from задаёт столбец, значения которого заполнят эти новые столбцы.
library(tidyr)
long_df <- data.frame(
student = c('Alice','Alice','Alice','Bob','Bob','Bob'),
quarter = c('Q1','Q2','Q3','Q1','Q2','Q3'),
score = c(85, 88, 92, 90, 85, 88)
)
wide_df <- pivot_wider(
long_df,
names_from = quarter,
values_from = score
)
print(wide_df)id_cols — определение ключей строк
id_cols задаёт столбцы, которые однозначно идентифицируют каждую строку в широком результате. По умолчанию dplyr использует все столбцы, не указанные в names_from или values_from. Явное задание этого параметра предотвращает неожиданную группировку.
library(tidyr)
df <- data.frame(
year = c(2023,2023,2024,2024),
region = c('East','West','East','West'),
quarter = c('Q1','Q1','Q1','Q1'),
revenue = c(100, 200, 120, 220)
)
pivot_wider(
df,
id_cols = c(year, quarter),
names_from = region,
values_from = revenue
)values_fill — обработка отсутствующих сочетаний
Если некоторые сочетания id_cols и names_from отсутствуют, соответствующая ячейка будет содержать NA. Используйте values_fill, чтобы заменить такие пропущенные значения значением по умолчанию (например, 0 для подсчётов или сумм).
library(tidyr)
df <- data.frame(
product = c('A','A','B'),
channel = c('online','store','online'),
sales = c(100, 150, 200)
)
# 'B' has no 'store' data — fill with 0
pivot_wider(
df,
names_from = channel,
values_from = sales,
values_fill = 0
)names_prefix — добавление префиксов
Используйте names_prefix, чтобы добавить строку в начало имён всех новых столбцов. Это позволяет избежать проблем, если значения в names_from являются числами, а также сделать имена столбцов более информативными.
library(tidyr)
df <- data.frame(
student = c('Alice','Alice','Bob','Bob'),
quarter = c(1, 2, 1, 2),
score = c(85, 90, 78, 82)
)
# Without prefix: columns named '1' and '2' (problematic)
# With prefix: q1, q2
pivot_wider(
df,
names_from = quarter,
values_from = score,
names_prefix = 'q'
)Несколько столбцов values_from
Вы можете одновременно преобразовать несколько столбцов со значениями, передав в values_from вектор. В результате столбцы получают имена в формате value_name, объединяющем имя столбца со значением и категорию.
library(tidyr)
df <- data.frame(
region = c('East','East','West','West'),
period = c('Q1','Q2','Q1','Q2'),
revenue = c(100, 120, 200, 210),
units = c(10, 12, 20, 22)
)
pivot_wider(
df,
names_from = period,
values_from = c(revenue, units)
)Обработка дубликатов с помощью values_fn
Если для одного сочетания id и name существует несколько значений, pivot_wider не знает, какое из них использовать, и возвращает столбец-список с предупреждением. Используйте values_fn, чтобы решить эту проблему, указав функцию агрегации.
library(tidyr)
# Duplicate rows: Alice has two Q1 scores
df <- data.frame(
student = c('Alice','Alice','Alice','Bob','Bob'),
quarter = c('Q1','Q1','Q2','Q1','Q2'),
score = c(85, 87, 90, 78, 82)
)
# Resolve duplicates by taking the mean
pivot_wider(
df,
names_from = quarter,
values_from = score,
values_fn = mean
)values_fn с именованным списком
Передайте в values_fn именованный список, чтобы одновременно применить разные функции агрегации к разным столбцам со значениями. Это особенно удобно при преобразовании нескольких столбцов со значениями, для которых нужны разные способы обобщения.
library(tidyr)
df <- data.frame(
region = c('East','East','West','West'),
period = c('Q1','Q1','Q1','Q1'),
revenue = c(100, 120, 200, 210),
orders = c(10, 12, 20, 22)
)
pivot_wider(
df,
names_from = period,
values_from = c(revenue, orders),
values_fn = list(revenue = sum, orders = sum)
)Создание перекрёстных таблиц
Перекрёстную таблицу (таблицу сопряжённости) в виде таблицы данных легко создать с помощью pivot_wider() после подсчёта с использованием dplyr::count(). Это объединяет возможности обоих пакетов для анализа частот.
library(tidyr)
library(dplyr)
survey <- data.frame(
dept = c('HR','HR','Eng','Eng','HR','Eng'),
response = c('Yes','No','Yes','Yes','Yes','No')
)
survey %>%
count(dept, response) %>%
pivot_wider(
names_from = response,
values_from = n,
values_fill = 0
)Обратное преобразование: длинный формат → широкий → длинный
Понимание обратной связи между pivot_longer() и pivot_wider() помогает обнаруживать ошибки. После обратного преобразования (длинный формат → широкий → длинный) должны получиться исходные данные (за исключением порядка строк и преобразований типов).
library(tidyr)
original_long <- data.frame(
id = c(1,1,2,2),
key = c('a','b','a','b'),
value = c(10, 20, 30, 40)
)
# Go wide
wide <- pivot_wider(original_long, names_from=key, values_from=value)
print(wide)
# Go long again
pivot_longer(wide, -id, names_to='key', values_to='value')Практический пример: отчёт с оценками
Типичный сценарий: взять длинную таблицу с результатами тестов и преобразовать её в отчётную таблицу, где строки соответствуют учащимся, а столбцы — предметам. Объедините это с dplyr::arrange() и rename(), чтобы получить аккуратный результат, готовый для представления.
library(tidyr)
library(dplyr)
scores <- data.frame(
student = c('Alice','Alice','Bob','Bob','Carol','Carol'),
subject = c('Math','Science','Math','Science','Math','Science'),
score = c(92, 88, 85, 91, 79, 83)
)
scores %>%
pivot_wider(names_from=subject, values_from=score) %>%
mutate(average = round((Math + Science) / 2, 1)) %>%
arrange(desc(average))Быстрая проверка
Что произойдёт при вызове pivot_wider(), если для одного сочетания id и name существует несколько значений?
Итоги: pivot_wider()
Главные выводы о преобразовании из длинного формата в широкий:
pivot_wider(names_from, values_from)преобразует столбец с ключами в несколько новых столбцовid_colsуказывает, какие столбцы идентифицируют каждую строкуvalues_fill = 0(или любое скалярное значение) заполняет отсутствующие сочетанияnames_prefixдобавляет строку в начало имени, предотвращая появление числовых или неоднозначных имён столбцовvalues_fnразрешает дубликаты значений ячеек с помощью функции агрегации- Передайте в
values_fromвектор, чтобы одновременно преобразовать несколько столбцов со значениями - Используйте после
count()для эффективного создания перекрёстных таблиц
library(tidyr)
library(dplyr)
data.frame(
region = c('East','East','West','West'),
metric = c('revenue','units','revenue','units'),
value = c(100, 10, 200, 20)
) %>%
pivot_wider(
names_from = metric,
values_from = value,
values_fill = 0
) %>%
mutate(revenue_per_unit = revenue / units)
Изучай R с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 43
- Уроки
- 159
Часто задаваемые вопросы
Урок «Из длинного формата в широкий с pivot_wider()» бесплатный?
Да — полный текст урока «Из длинного формата в широкий с pivot_wider()» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс R Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс R Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Из длинного формата в широкий с pivot_wider()»?
Преобразуйте пары ключ—значение обратно в таблицы широкого формата. Ты практикуешь R Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать R Academy?
Предыдущий опыт не требуется. R Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Из длинного формата в широкий с pivot_wider()»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке R Academy?
Да. Каждый урок R Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Из широкого формата в длинный с pivot_longer()
- Из длинного формата в широкий с pivot_wider()
- separate() и unite() для строковых столбцов
- Вложенные и развёрнутые таблицы данных