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O poder do arrumador
O pacote tidyr, desenvolvido por Hadley Wickham, foi projetado para arrumar conjuntos de dados confusos, tornando-os mais passíveis de análise. Arrumar os dados envolve reformulá-los de um formato amplo para um formato longo, garantindo que cada variável tenha sua própria coluna e cada observação tenha sua própria linha (Wickham & Henry, 2018). Os participantes dominarão a arte da arrumação de dados, permitindo-lhes preparar os seus conjuntos de dados para uma análise eficaz.
O pacote tidyr, desenvolvido por Hadley Wickham, foca-se na arrumação de conjuntos de dados desarrumados, permitindo que analistas de dados e cientistas trabalhem com dados de uma forma mais estruturada e organizada (Wickham & Henry, 2018). O objetivo principal é transformar dados de um formato amplo para um formato longo, garantindo que cada variável tenha sua própria coluna e cada observação tenha sua própria linha.
Aqui está um guia passo-a-passo sobre como aproveitar o poder do arrumador em R
Instalar e carregar o pacote tidyr
Antes de poder usar o tidyr, você precisa instalar e carregar o pacote. Você pode fazer isso usando os seguintes comandos:
install.packages("arrumado")
biblioteca(tidyr)
Noções básicas sobre a arrumação de dados
Arrumar dados significa reestruturá-los para atender aos princípios de dados arrumados, conforme definido por Hadley Wickham. Em um conjunto de dados organizado:
Cada variável forma uma coluna.
Cada observação forma uma linha.
Cada valor está em sua célula.
Os dados são organizados de forma a simplificar a manipulação, análise e visualização de dados.
Remodelando dados com gather()
A função gather() é uma ferramenta fundamental para converter dados de um formato amplo para um formato longo. Esta função pega várias colunas e as recolhe em pares chave-valor. É especialmente útil ao lidar com conjuntos de dados em que várias colunas representam diferentes pontos de tempo, categorias ou variáveis.
A sintaxe básica de gather() é a seguinte:
gathered_data <- gather(original_data, key = "new_key_column", value = "new_value_column", columns_to_gather)
original_data: Seu conjunto de dados original.
new_key_column: O nome da nova coluna que conterá os nomes das variáveis.
new_value_column: O nome da nova coluna que conterá os valores.
columns_to_gather: As colunas que você deseja remodelar em pares chave-valor.
Espalhando dados com spread()
Por outro lado, talvez seja necessário distribuir dados de um formato longo para um formato amplo quando quiser que as variáveis armazenadas como pares chave-valor sejam colunas separadas novamente. A função spread() é usada para este fim.
A sintaxe básica de spread() é a seguinte:
spread_data <- spread(original_data, chave = "new_key_column", valor = "new_value_column")
original_data: Seu conjunto de dados original em formato longo.
new_key_column: A coluna que contém os nomes das variáveis.
new_value_column: A coluna que contém os valores.
Tratamento de dados em falta
Ao arrumar dados, você pode encontrar valores ausentes. Tidyr fornece funções como drop_na() para remover linhas contendo valores ausentes.
Exemplo de Arrumação de Dados
Digamos que você tenha um conjunto de dados onde as colunas representam anos diferentes e queira convertê-lo em um formato longo para trabalhar com ele de forma mais eficiente. Você pode usar gather() da seguinte maneira:
long_data <- reunir(original_data, chave = "Ano", valor = "Valor", 2000:2020)
Esse código pega o conjunto de dados original (original_data) e o transforma em um formato longo, com duas novas colunas, "Ano" e "Valor". A coluna "Ano" conterá os anos (2000 a 2020) e a coluna "Valor" conterá os valores correspondentes.
Arrumação para Análise
Arrumar seus dados é uma etapa crucial na análise de dados. Uma vez que seus dados estejam arrumados, você pode usar eficientemente o pacote dplyr para manipulação de dados e gerar visualizações perspicazes com ggplot2.
Agora que já exploramos o poder do tidyr em R, vamos passar para a próxima seção, onde nos aprofundaremos na manipulação avançada de dados usando o pacote dplyr.
Eficiência com dplyr
O pacote dplyr, outra criação de Hadley Wickham, é uma gramática de manipulação de dados. Ele fornece um conjunto de funções para a transformação de dados, incluindo filtragem, organização, agrupamento, resumo e muito mais (Wickham et al., 2021). Os participantes descobrirão como usar o poder do dplyr para manipular e transformar dados de forma eficiente para extrair insights significativos.
Como mencionado, o dplyr, desenvolvido por Hadley Wickham, é um poderoso kit de ferramentas para transformação de dados, oferecendo uma gama de funções que tornam a manipulação de dados mais intuitiva e eficiente (Wickham et al., 2021).
Aqui está um guia abrangente sobre como aproveitar a eficiência do dplyr em R
Instalar e carregar o pacote dplyr
Antes de poder usar o dplyr, você precisa instalar e carregar o pacote. Você pode fazer isso com os seguintes comandos:
install.packages("dplyr")
Biblioteca(DPLyr)
Os Verbos Básicos
Dplyr se concentra em vários verbos essenciais que servem como blocos de construção para a manipulação de dados. Estes verbos incluem:
filter(): seleciona linhas que atendem a condições específicas.
arrange(): Classifica linhas com base em uma ou mais colunas.
select(): seleciona colunas específicas.
mutate(): Cria novas variáveis com base nas existentes.
summarize(): Agrega dados para sumarização.
Operações de encadeamento com %>%
A sintaxe do Dplyr permite encadear várias operações usando o operador %>% (pronuncia-se "pipe"). Isso permite que você crie uma sequência de etapas de manipulação de dados, tornando seu código mais legível e conciso. Por exemplo:
resultado <- conjunto de dados %>%
filtro(condição) %>%
selecionar(colunas) %>%
arranjar (ordem) %>%
group_by(agrupamento) %>%
resumir(resumo)
Filtrando dados com filter()
A função filter() permite selecionar linhas com base em condições específicas. Por exemplo:
filtered_data <- filtro %>% do conjunto de dados(valor de > da coluna)
Organizando dados com arrange()
A função arrange() é usada para classificar linhas com base em uma ou mais colunas. Por exemplo:
sorted_data <- conjunto de dados %>% arranjar(coluna1, coluna2)
Selecionando colunas com select()
select() permite que você escolha colunas específicas do seu conjunto de dados. Por exemplo:
selected_columns <- conjunto de dados %>% select(column1, column2)
Criando novas variáveis com mutate()
mutate() é usado para criar novas variáveis transformando as existentes. Por exemplo:
mutated_data <- conjunto de dados %>% mutado(new_variable = old_variable * 2)
Resumindo dados com summ()
A função summarize() permite agregar dados, o que é particularmente útil para gerar estatísticas resumidas. Por exemplo:
summary_data <- conjunto de dados %>% group_by(grouping_column) %>% resumir(média = média(valor), dp = sd(valor))
Agrupando dados com group_by()
Agrupar dados com group_by() é essencial quando você deseja executar operações em subconjuntos de dados. É frequentemente usado em conjunto com summarize() para calcular estatísticas para diferentes grupos.
Eficiência e Verbosidade de Dados
Uma das principais vantagens do dplyr é a sua eficiência, uma vez que as operações são otimizadas para a velocidade. Além disso, a sintaxe clara e concisa reduz a verborragia dos dados, tornando seu código mais legível e sustentável.
Tratamento de erros
O Dplyr fornece mensagens de erro significativas, que podem ajudá-lo a identificar e corrigir rapidamente problemas no seu código de manipulação de dados.
Prática e Aplicação
Para se tornar proficiente no uso do dplyr, pratique em conjuntos de dados reais e explore vários cenários de transformação de dados. Quanto mais o utilizar, mais apreciará a sua eficiência e versatilidade.
Ao dominar o dplyr, você desbloqueará a capacidade de manipular, manipular e extrair insights de seus dados de forma eficiente, aprimorando suas capacidades de análise de dados e tomada de decisões.
