R で別の関数を使用する方法 (例あり)

TidyrパッケージのSeparate()関数を使用すると、データ フレーム列を複数の列に分割できます。

この関数は次の基本構文を使用します。

区切られた (data、col、into、sep)

金：

• data : データフレームの名前
• Col : 分割する列の名前
• into : 分割される列の名前のベクトル
• sep : 列を区切る値

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。

例 1: 列を 2 つの列に分割する

R に次のデータ フレームがあるとします。

 #create data frame
df <- data. frame (player=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'),
                 year=c(1, 2, 1, 2, 1, 2),
                 stats=c('22-2', '29-3', '18-6', '11-8', '12-5', '19-2'))

#view data frame
df

  player year stats
1 A 1 22-2
2 A 2 29-3
3 B 1 18-6
4 B 2 11-8
5 C 1 12-5
6 C 2 19-2

次のように、Separate()関数を使用して、stats 列を「points」と「assists」という 2 つの新しい列に分割できます。

 library (tidyr)

#separate stats column into points and assists columns
separate(df, col=stats, into=c(' points ', ' assists '), sep=' - ')

  player year points assists
1 A 1 22 2
2 A 2 29 3
3 B 1 18 6
4 B 2 11 8
5 C 1 12 5
6 C 2 19 2

例 2: 列を 3 つ以上の列に分割する

R に次のデータ フレームがあるとします。

 #create data frame
df2 <- data. frame (player=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'),
                 year=c(1, 2, 1, 2, 1, 2),
                 stats=c('22/2/3', '29/3/4', '18/6/7', '11/1/2', '12/1/1', '19/2/4 '))

#view data frame
df2

  player year stats
1 A 1 22/2/3
2 A 2 29/3/4
3 B 1 18/6/7
4 B 2 11/1/2
5 C 1 12/1/1
6 C 2 19/2/4

Separate()関数を使用して、統計列を 3 つの別々の列に分割できます。

 library (tidyr)

#separate stats column into three new columns
separate(df, col=stats, into=c(' points ', ' assists ', ' steals '), sep=' / ')

  player year points assists steals
1 A 1 22 2 3
2 A 2 29 3 4
3 B 1 18 6 7
4 B 2 11 1 2
5 C 1 12 1 1
6 C 2 19 2 4

追加リソース

Tidyrパッケージの目標は、次の特徴を持つ「整った」データを作成することです。

• 各列は変数です。
• 各行は観察です。
• 各セルは一意の値です。

Tidyr パッケージは、4 つの主要な関数を使用して順序付けされたデータを作成します。

1. Spread()関数。

2. Gather()関数。

3. Separate()関数。

4.unit ()関数。

この4つの機能を使いこなせば、どんなデータフレームからでも「整った」データを作成できるようになります。