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Pivoting-data-in-R

R中一些包及函数,由于其实用便捷性,总会不经意间改变人们的代码习惯,比如pivot(旋转)数据

最开始的时候,我们会在R的一些教程书中看到有长/宽数据的转化,其实就是pivot,为了将数据结构满足一些函数以及软件的输入需求,或者为了后续编程方便

  • 在翻一些早些年的教程中会看到,有人会建议你使用reshape2::melt()reshape2::cast()函数,我也是如此。。。
  • 后来在一些书中会推荐你用tidyr::spread()tidyr::gather()函数,自从用了这个后,我就放弃使用melt()
  • 自从我了解到spread()gather()函数被重塑,已被tidyr::pivot_wider()tidyr::pivot_longer()替换后(前者的help文档中已经开始推荐使用后者了),我发现后者果然真好用。。。

从上可看出,一些函数的出现会改变数据清理中pivot实现代码的编程习惯。。。

以下笔记主要参考资料:Pivoting data from columns to rows (and back!) in the tidyverse

首先需要先理解下什么是“长数据”和“宽数据”,前者对应上述文章中的Indexed data,而后者对应Cartesian data,如下图所示:

indexed-carteisan

对于pivot概念不太清楚的,可以参照上述参考资料中的下述图片,便于理解:

pivot-longer-image
pivot-wider-image

接着以测试数据来实际使用下,先加载文档中提到的数据集

download.file(url = "https://github.com/mjfrigaard/storybench-posts/raw/master/data/2019-08-03-tidyr-pivot-post-data.RData",
              destfile = "./tidyr-pivot-post-data.RData", mode = "wb")
base::load("./tidyr-pivot-post-data.RData")

对于spreadgather用法在此就不做比较了,主要看下pivot_longerpivot_wider

比如pivot_longer将宽数据变成长数据,cols参数可以用一些tidyselect的方法,names_tovalues_to分别对应类别和对应的值,names_prefix主要用于删除类别中一些重复的前缀文字,values_drop_na则去除NA

LomaWideSmall %>% 
  tidyr::pivot_longer(
    cols = starts_with("fight"), 
    names_to = "fight_no", 
    values_to = "result", 
    names_prefix = "fight_", 
    values_drop_na  = TRUE)

# A tibble: 14 x 4
   opponent               date       fight_no result
   <chr>                  <date>     <chr>    <chr> 
 1 José Ramírez           2013-10-12 1        Win   
 2 Orlando Salido         2014-03-01 2        Loss  
 3 Gary Russell Jr.       2014-06-21 3        Win   
 4 Chonlatarn Piriyapinyo 2014-11-22 4        Win   
 5 Gamalier Rodríguez     2015-05-02 5        Win   
 6 Romulo Koasicha        2015-11-07 6        Win   
 7 Román Martínez         2016-06-11 7        Win   
 8 Nicholas Walters       2016-11-26 8        Win   
 9 Jason Sosa             2017-04-08 9        Win   
10 Miguel Marriaga        2017-08-05 10       Win   
11 Guillermo Rigondeaux   2017-12-09 11       Win   
12 Jorge Linares          2018-05-12 12       Win   
13 José Pedraza           2018-12-08 13       Win   
14 Anthony Crolla         2019-04-12 14       Win   

pivot_wider将长数据变成宽数据,比如将上述长数据再变回款数据,id_cols作为保留的索引,names_*此类参数是对于将要转化的列的处理,value_*此类参数则是对应转化后的行列对应的值

LomaWideSmall %>% 
  tidyr::pivot_longer(
    cols = starts_with("fight"), 
    names_to = "fight_no", 
    values_to = "result", 
    names_prefix = "fight_", 
    values_drop_na  = TRUE) %>%
  tidyr::pivot_wider(
    id_cols = c("opponent", "date"),
    names_from = fight_no,
    names_prefix = "fight",
    names_sep = "_",
    values_from = result,
    values_fill = list(result = NA)
  )

其中values_fill可以对不同变量进行设置(当values_from有多个值时),下述例子相当于看rounds-type和time-type的组合下对应的宽数据

LomaFights %>% 
  dplyr::filter(result == "Win") %>% 
  pivot_wider(names_from = c(type),
              values_from = c(rounds, time),
              values_fill = list(rounds = "", time = "-"))

详细说明可参考英文原文

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