Как использовать функцию unite в r (с примерами)
Функцию unit() пакета Tidyr можно использовать для объединения нескольких столбцов фрейма данных в один столбец.
Эта функция использует следующий базовый синтаксис:
единица измерения (данные, столбец, в, сентябрь)
Золото:
- data : Имя фрейма данных.
- col : Имя нового простого столбца.
- … : Вектор имен соединяемых столбцов.
- sep : Как объединить данные в новый объединенный столбец
Следующие примеры показывают, как использовать эту функцию на практике.
Пример 1: объединение двух столбцов в один.
Предположим, у нас есть следующий кадр данных в R:
#create data frame df <- data. frame (player=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'), year=c(1, 2, 1, 2, 1, 2), dots=c(22, 29, 18, 11, 12, 19), assists=c(2, 3, 6, 8, 5, 2)) #view data frame df 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
Мы можем использовать функцию unit() , чтобы объединить столбцы «очки» и «помощь» в один столбец:
library (tidyr) #unite points and assists columns into single column unit(df, col=' points-assists ', 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
Пример 2: объединение более двух столбцов
Предположим, у нас есть следующий кадр данных в R:
#create data frame df2 <- data. frame (player=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'), year=c(1, 2, 1, 2, 1, 2), dots=c(22, 29, 18, 11, 12, 19), assists=c(2, 3, 6, 8, 5, 2), blocks=c(2, 3, 3, 2, 1, 0)) #view data frame df2 player year points assists blocks 1 A 1 22 2 2 2 A 2 29 3 3 3 B 1 18 6 3 4 B 2 11 8 2 5 C 1 12 5 1 6 C 2 19 2 0
Мы можем использовать функцию unit() , чтобы объединить столбцы очков, передач и блоков в один столбец:
library (tidyr) #unite points, assists, and blocks column into single column unit(df2, col=' stats ', c(' points ', ' assists ', ' blocks '), sep=' / ') player year stats 1 A 1 22/2/2 2 to 2 3/29/3 3 B 1 18/6/3 4 B 2 11/8/2 5 C 1 12/5/1 6 C 2 19/2/0
Дополнительные ресурсы
Целью пакета Tidyr является создание «аккуратных» данных, которые имеют следующие характеристики:
- Каждый столбец является переменной.
- Каждая строка — это наблюдение.
- Каждая ячейка представляет собой уникальное значение.
Пакет Tidyr использует четыре основные функции для создания упорядоченных данных:
1. Функция распространения() .
2. Функция сбора() .
3. Функция отдельный() .
4. Функция unit() .
Если вы овладеете этими четырьмя функциями, вы сможете создавать «аккуратные» данные из любого фрейма данных.