วิธีใช้ฟังก์ชัน unite ใน r (พร้อมตัวอย่าง)

ฟังก์ชัน unit() ของแพ็คเกจ Tidyr สามารถใช้เพื่อรวมคอลัมน์กรอบข้อมูลหลายคอลัมน์ให้เป็นคอลัมน์เดียวได้

ฟังก์ชันนี้ใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้:

หน่วย (ข้อมูล, คอลัมน์, เข้าสู่, ก.ย.)

ทอง:

• data : ชื่อของกรอบข้อมูล
• col : ชื่อของคอลัมน์ธรรมดาใหม่
• … : เวกเตอร์ของชื่อคอลัมน์ที่จะรวม
• กันยายน : วิธีรวมข้อมูลในคอลัมน์รวมใหม่

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชันนี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: รวมสองคอลัมน์เป็นคอลัมน์เดียว

สมมติว่าเรามี data frame ต่อไปนี้ใน 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

เราสามารถใช้ฟังก์ชัน unit() เพื่อรวมคอลัมน์ “points” และ “assists” ให้เป็นคอลัมน์เดียว:

 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

ตัวอย่างที่ 2: การรวมมากกว่าสองคอลัมน์

สมมติว่าเรามี data frame ต่อไปนี้ใน 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

เราสามารถใช้ฟังก์ชัน unit() เพื่อรวมจุด ช่วยเหลือ และบล็อกคอลัมน์ให้เป็นคอลัมน์เดียว:

 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

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

เป้าหมายของแพ็คเกจ Tidyr คือการสร้างข้อมูลที่ “เป็นระเบียบเรียบร้อย” ซึ่งมีลักษณะดังต่อไปนี้:

• แต่ละคอลัมน์เป็นตัวแปร
• แต่ละบรรทัดคือการสังเกต
• แต่ละเซลล์มีค่าไม่ซ้ำกัน

แพ็คเกจ Tidyr ใช้ฟังก์ชันหลัก 4 ประการในการสร้างข้อมูลที่เรียงลำดับ:

1. ฟังก์ชัน สเปรด()

2. ฟังก์ชัน รวบรวม()

3. ฟังก์ชัน แยก ()

4. ฟังก์ชัน หน่วย ()

หากคุณเชี่ยวชาญในสี่ฟังก์ชันนี้ คุณจะสามารถสร้างข้อมูลที่ “เป็นระเบียบเรียบร้อย” จากกรอบข้อมูลใดก็ได้