Personnaliser les préférences

Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.

Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site.... 

Toujours actif

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

Aucun cookie à afficher.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

Aucun cookie à afficher.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

Aucun cookie à afficher.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

Aucun cookie à afficher.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

Aucun cookie à afficher.

R : Comment utiliser pivot_wider() avec plusieurs colonnes



La fonction pivot_wider() du package Tidyr dans R peut être utilisée pour faire pivoter un bloc de données d’un format long vers un format large.

Si vous souhaitez utiliser cette fonction pour faire pivoter plusieurs colonnes, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante :

library(tidyr)

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

En fournissant plusieurs noms de colonnes à l’argument values_from , vous pouvez faire pivoter plusieurs colonnes à la fois.

L’exemple suivant montre comment utiliser cette fonction dans la pratique.

Connexes : Données longues ou larges : quelle est la différence ?

Exemple : utilisez pivot_wider() avec plusieurs colonnes dans R

Supposons que nous ayons le bloc de données suivant dans R qui contient des informations sur divers joueurs de basket-ball :

#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    A      G     22       4
2    A      F     34      10
3    A      C     20      12
4    B      G     15       9
5    B      F     14       8
6    B      C     19       5

Supposons maintenant que nous souhaitions faire pivoter les valeurs dans les colonnes de points et d’assistance en même temps.

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour ce faire :

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

Notez que chaque valeur de la colonne des joueurs a été combinée avec les points et les passes décisives pour créer un total de six nouvelles colonnes affichant les points et les passes décisives marqués par les joueurs à chaque position.

Le résultat final est un large bloc de données avec un total de sept colonnes.

Remarque : Vous pouvez trouver la documentation complète de la fonction pivot_wider() ici .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment utiliser d’autres fonctions courantes du package Tidyr dans R :

Comment utiliser pivot_longer() dans R
Comment utiliser la fonction Spread dans R
Comment utiliser la fonction de collecte dans R
Comment utiliser une fonction séparée dans R
Comment utiliser la fonction Unite dans R

Ajouter un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *