Come utilizzare mutate per creare nuove variabili in r

Questo tutorial spiega come utilizzare la funzione mutate() in R per aggiungere nuove variabili a un frame di dati.

Aggiunta di nuove variabili in R

Le seguenti funzioni della libreria dplyr possono essere utilizzate per aggiungere nuove variabili a un frame di dati:

mutate() – aggiunge nuove variabili a un frame di dati preservando le variabili esistenti

transmute() – aggiunge nuove variabili a un frame di dati e rimuove le variabili esistenti

mutate_all() – modifica tutte le variabili in un frame di dati contemporaneamente

mutate_at() – modifica variabili specifiche per nome

mutate_if() – modifica tutte le variabili che soddisfano una determinata condizione

mutare()

La funzione mutate() aggiunge nuove variabili a un frame di dati preservando tutte le variabili esistenti. La sintassi di base di mutate() è:

 data <- mutate (new_variable = existing_variable/3)

• data: il nuovo blocco dati a cui assegnare le nuove variabili
• nuova_variabile: il nome della nuova variabile
• variabile_esistente: la variabile esistente nel frame di dati su cui si desidera eseguire un’operazione per creare la nuova variabile

Ad esempio, il codice seguente mostra come aggiungere una nuova variabile root_sepal_width al set di dati iris incorporato:

 #define data frame as the first six lines of the iris dataset
data <- head(iris)

#view data
data

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

#load dplyr library
library(dplyr)

#define new column root_sepal_width as the square root of the Sepal.Width variable
data %>% mutate (root_sepal_width = sqrt(Sepal.Width))

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species root_sepal_width
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1.870829
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 1.732051
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 1.788854
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 1.760682
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 1.897367
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 1.974842

trasmutare()

La funzione transmute() aggiunge nuove variabili a un frame di dati e rimuove le variabili esistenti. Il codice seguente dimostra come aggiungere due nuove variabili a un set di dati e rimuovere tutte le variabili esistenti:

 #define data frame as the first six lines of the iris dataset
data <- head(iris)

#viewdata
data

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

#define two new variables and remove all existing variables
data %>% transmute (root_sepal_width = sqrt(Sepal.Width),
                   root_petal_width = sqrt(Petal.Width))

# root_sepal_width root_petal_width
#1 1.870829 0.4472136
#2 1.732051 0.4472136
#3 1.788854 0.4472136
#4 1.760682 0.4472136
#5 1.897367 0.4472136
#6 1.974842 0.6324555

muta_all()

La funzione mutate_all() modifica tutte le variabili in un frame di dati contemporaneamente, consentendoti di eseguire una funzione specifica su tutte le variabili utilizzando la funzione funs() . Il codice seguente mostra come dividere tutte le colonne in un frame di dati per 10 utilizzando mutate_all() :

 #define new data frame as the first six rows of iris without the Species variable
data2 <- head(iris) %>% select(-Species)

#view the new data frame
data2

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
#1 5.1 3.5 1.4 0.2
#2 4.9 3.0 1.4 0.2
#3 4.7 3.2 1.3 0.2
#4 4.6 3.1 1.5 0.2
#5 5.0 3.6 1.4 0.2
#6 5.4 3.9 1.7 0.4

#divide all variables in the data frame by 10
data2 %>% mutate_all (funs(./10))

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
#1 0.51 0.35 0.14 0.02
#2 0.49 0.30 0.14 0.02
#3 0.47 0.32 0.13 0.02
#4 0.46 0.31 0.15 0.02
#5 0.50 0.36 0.14 0.02
#6 0.54 0.39 0.17 0.04

Tieni presente che è possibile aggiungere ulteriori variabili al frame di dati specificando un nuovo nome da aggiungere al vecchio nome della variabile:

 data2 %>% mutate_all (funs(mod = ./10))

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Sepal.Length_mod
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 0.51
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 0.49
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 0.47
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 0.46
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 0.50
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 0.54
# Sepal.Width_mod Petal.Length_mod Petal.Width_mod
#1 0.35 0.14 0.02
#2 0.30 0.14 0.02
#3 0.32 0.13 0.02
#4 0.31 0.15 0.02
#5 0.36 0.14 0.02
#6 0.39 0.17 0.04

muta_at()

La funzione mutate_at() modifica variabili specifiche in base al nome. Il codice seguente mostra come dividere due variabili specifiche per 10 utilizzando mutate_at() :

 data2 %>% mutate_at (c("Sepal.Length", "Sepal.Width"), funs(mod = ./10))

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Sepal.Length_mod
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 0.51
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 0.49
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 0.47
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 0.46
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 0.50
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 0.54
# Sepal.Width_mod
#1 0.35
#2 0.30
#3 0.32
#4 0.31
#5 0.36
#6 0.39

muta_se()

La funzione mutate_if() modifica tutte le variabili che soddisfano una determinata condizione. Il codice seguente illustra come utilizzare la funzione mutate_if() per convertire qualsiasi variabile di tipo fattore in carattere di tipo:

 #find variable type of each variable in a data frame
data <- head(iris)
sapply(data, class)

#Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 
# "numeric" "numeric" "numeric" "numeric" "factor" 

#convert any variable of type factor to type character
new_data <- data %>% mutate_if(is.factor, as.character)
sapply(new_data, class)

#Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 
# "numeric" "numeric" "numeric" "numeric" "character"

Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione mutate_if() per arrotondare tutte le variabili numeriche a una cifra decimale:

 #define data as first six rows of iris dataset
data <- head(iris)

#view data
data

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

#round any variables of type numeric to one decimal place
data %>% mutate_if(is.numeric, round, digits = 0)

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1 5 4 1 0 setosa
#2 5 3 1 0 setosa
#3 5 3 1 0 setosa
#4 5 3 2 0 setosa
#5 5 4 1 0 setosa
#6 5 4 2 0 setosa

Ulteriori letture:
Una guida per apply(), lapply(), sapply() e tapply() in R
Come disporre le righe in R
Come filtrare le righe in R