A: 複数の列で pivot_wider() を使用する方法

R のTidyrパッケージのpivot_wider()関数を使用すると、データのブロックをロング形式からワイド形式に回転できます。

この関数を使用して複数の列を回転する場合は、次の構文を使用できます。

 library (tidyr)

df_wide <- pivot_wider(df, names_from=group, values_from=c(values1, values2))

value_from引数に複数の列名を指定すると、複数の列を一度に回転できます。

次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

関連: 長いデータと広いデータ: 違いは何ですか?

例: R の複数の列で pivot_wider() を使用する

R に、さまざまなバスケットボール選手に関する情報を含む次のデータ フレームがあるとします。

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'),
                 player=c('G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'C'),
                 points=c(22, 34, 20, 15, 14, 19),
                 assists=c(4, 10, 12, 9, 8, 5))

#view data frame
df

  team player points assists
1 AG 22 4
2 AF 34 10
3 AC 20 12
4 BG 15 9
5 BF 14 8
6 BC 19 5

ここで、ポイント列とアシスト列の値を同時に回転したいとします。

これを行うには、次の構文を使用できます。

 library (tidyr)

#pivot values in points and assists columns
df_wide <- pivot_wider(df, names_from=player, values_from=c(points, assists))

#view wide data frame
df_wide

# A tibble: 2 x 7
  team points_G points_F points_C assists_G assists_F assists_C
                             
1 A 22 34 20 4 10 12
2 B 15 14 19 9 8 5

選手列の各値がポイントとアシストと組み合わされて、各ポジションの選手が獲得したポイントとアシストを表示する合計 6 つの新しい列が作成されていることに注意してください。

最終的には、合計 7 列からなる大きなデータ フレームが作成されます。

注: pivot_wider()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で Tidyr パッケージの他の一般的な関数を使用する方法を説明します。

R で pivot_longer() を使用する方法
RでSpread関数を使用する方法
Rでcollect関数を使用する方法
Rで別の関数を使用する方法
RのUnite関数の使い方