学习笔记，仅供学习使用。
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1-什么是整洁的数据？
2-宽表变成长表
示例1：
示例2：
示例3：
3-长表变宽表
示例1：
示例2：
1-什么是整洁的数据？
按照Hadley的表述，整洁的数据具有如下特点：
- 每个变量构成一列，即属性相同的变量自成一列；
- 每个观测构成一行；
- 每个观测的每个变量值构成一个单元格；
不满足上述条件的数据称为脏的、不整洁的数据，它们往往具有如下特点：
- 列名不是变量名，是值；
- 多个变量放在一列；
- 变量既放在行，又放在列；
- 多种类型的观测单元在同一个单元格，即每个单元格不是一个数值；
- 一个观测单元放在多个表；
数据重塑：tidyverse系列包中的函数操作的都是整洁的数据框，而不整洁的数据，首先需要把它们变成整洁的数据，这个过程就是数据重塑；
数据重塑包括：长宽表转化、拆分/合并列、方形化。其中长宽表转化使用的是pivot_longer()和pivot_wider()函数
脏数据示例及说明：
这个示例中，男和女都属于性别，所以可以将男、女归为一个变量。违反了整洁数据要求中的第一条，一列是一个变量。
在这个示例中，因为年龄和体重这两个变量放到了一列中，虽然使用了反斜杠分隔开，人类按照常识很容易理解，但是计算机并不会懂，其只会讲两列本来是数值类型的数据当成是字符串来处理，这违反了整洁数据的第三条，每个观测的每个变量构成一个单元格。
这个示例中，整洁数据的三条要求均未满足。
让数据变整洁的关键是，要学会区分变量、观测、值。
2-宽表变成长表
宽表：指数据集对所有的变量进行了明确的细分，表比较宽，本来该放在单元格中的值，却放在了列名上，比如男性，女性，应该放在单元格中的内容，却成了某两列的列名；
长表：指数据集中包含分类变量的数据。
使用tidyr包中的pivot_longer()函数可以将宽表转换为长表，使用pivot_wider()函数可以将长表转换为宽表，它是pivot_longer()函数的逆变换。
语法介绍：
pivot_longer(data, cols, names_to, values_to, values_drop_na, ...)
其中
- data：要重塑的数据框；
- cols:用选择列语法 选择要变形的列，即要处理的列；
- names_to:设置列名，具体来说，为了存放 要处理的列 的列名，新建一列或者几列（根据具体问题），对新建的列设置一个新的列名；
- values_to: 设置列名，具体来说， 存放 要处理的列，其下单元格中的值，为这一列设置一个新的列名。
- values_drop_na:是否忽略变形列中的缺失值（NA,not available）
- 如果变形列的列名除了想要的“内容”外，还包括前缀、变量名+分隔符、正则表达式分组捕获模式，则可以借助参数names_prefix、names_sep、names_pattern来提取出想要的“内容”，注意，这里的“内容”，指的是列名中想要的部分。
示例1：
宽表 变 长表 （将要重塑的列的列名 存放在一列中）
> df <- read.csv("配套数据/分省年度GDP.csv")
> df
地区 X2019年 X2018年 X2017年
1 北京市 35371.28 33105.97 28014.94
2 天津市 14104.28 13362.92 18549.19
3 河北省 35104.52 32494.61 34016.32
4 黑龙江省 13612.68 12846.48 15902.68
> df %>%
+ pivot_longer(-地区, names_to = "年份", values_to="GDP")
# A tibble: 12 × 3
地区 年份 GDP
<chr> <chr> <dbl>
1 北京市 X2019年 35371.
2 北京市 X2018年 33106.
3 北京市 X2017年 28015.
4 天津市 X2019年 14104.
5 天津市 X2018年 13363.
6 天津市 X2017年 18549.
7 河北省 X2019年 35105.
8 河北省 X2018年 32495.
9 河北省 X2017年 34016.
10 黑龙江省 X2019年 13613.
11 黑龙江省 X2018年 12846.
12 黑龙江省 X2017年 15903.df是一个宽表，除了地区列，剩下的所有列是我们想要重塑的列，在pivot_longer()函数中，第一个参数是我们要处理的数据框，由于这里使用的是管道操作，所以这个函数的第一个参数就省略掉了，第二个参数是要重塑的列，这里表示除了地区外，剩下的所有列都是我们要重塑的，第三个参数names_to="年份"，表示原始数据中我们要重塑的列，这列的列名存放在一个新列中，我们通过names_to为这个新列取一个列名，在这个案例中，为这个新列取名为“年份”。第四个参数是values_to=“GDP”，表示原始数据中我们要重塑的列，这列的单元格中存放的值，现在放在一个新列中，我们需要为这个新列取一个列名，这个列名为“GDP”。
从这个示例中可以看到，我们重塑的列，把这些重塑列的列名提取出来，放在一个新列的单元格中，并且进行循环重复出现，即x2019, x2018，x2017为一个循环。
示例2：
宽表变长表 （将要重塑的列的列名 存放在多个列中）
原始数据：宽表
目标 转化为如下长表
分析:
这个数据是收集每个家庭小孩的信息，比如家庭1中，有两个孩子，child1和child2，并收集这些小孩的出生日期和性别。
原始数据中，我们要重塑的列是除了family列之外的所有列，这些列的列名使用下划线进行了分割，我们想要让数据变成3列，即child列、dob出生日期、gender性别。其中dob、gender这两列保持不变，不用进行任何的操作，child1,child2变成新的一列，并为这一列取名为child。
> load("配套数据/family.rda")
> knitr::kable(family, align="c")
| family | dob_child1 | dob_child2 | gender_child1 | gender_child2 |
|:------:|:----------:|:----------:|:-------------:|:-------------:|
| 1 | 1998-11-26 | 2000-01-29 | 1 | 2 |
| 2 | 1996-06-22 | NA | 2 | NA |
| 3 | 2002-07-11 | 2004-04-05 | 2 | 2 |
| 4 | 2004-10-10 | 2009-08-27 | 1 | 1 |
| 5 | 2000-12-05 | 2005-02-28 | 2 | 1 |
>
> family %>%
+ pivot_longer(-family,
+ names_to = c(".value", "child"),
+ names_sep="_",
+ values_drop_na = TRUE)
# A tibble: 9 × 4
family child dob gender
<int> <chr> <date> <int>
1 1 child1 1998-11-26 1
2 1 child2 2000-01-29 2
3 2 child1 1996-06-22 2
4 3 child1 2002-07-11 2
5 3 child2 2004-04-05 2
6 4 child1 2004-10-10 1
7 4 child2 2009-08-27 1
8 5 child1 2000-12-05 2
9 5 child2 2005-02-28 1代码解释：
- -family，表示要变形的列是除了family列之外的列。
- .names_sep="_"表示重塑的列的列名使用下划线进行分割。
- names_to=c(".value","child")用于设置长表中新创建的列的列名。具体来说，要重塑的列的列名名，使用下划线分为两部分，第一部分为出生年月和性别，第二部分是小孩1和小孩2.
- 第一部分产生的列信息（列名+其下的单元格内容）保持不变;
- "child"为新创建的列的列名，这个列用来存放要重塑列的列名的第二部分的内容，即小孩1和小孩2.
- values_drop_na=TRUE:表示在数据重塑中忽略要变形列中的缺失值NA。
示例3：
宽表变长表 （将要重塑的列的列名 存放在多个列中）
原始数据宽表
目标：转化为如下形式的长表
> df <- read.csv("配套数据/参赛队信息.csv")
> df
队员1姓名 队员1专业 队员2姓名 队员2专业 队员3姓名 队员3专业
1 张三 数学 李四 英语 王五 统计学
2 赵六 经济学 钱七 数学 孙八 计算机
>
> df %>%
+ pivot_longer(everything(),
+ names_to=c("队员", ".value"),
+ names_pattern = "(.*\\d)(.*)")
# A tibble: 6 × 3
队员 姓名 专业
<chr> <chr> <chr>
1 队员1 张三 数学
2 队员2 李四 英语
3 队员3 王五 统计学
4 队员1 赵六 经济学
5 队员2 钱七 数学
6 队员3 孙八 计算机语法解释：
- everything():表示选择所有列，即要重塑的列为所有的列；
- names_pattern= "(.*\\d)(.*)" ：使用该参数 和 正则表达式进行分组捕获。\\d表示匹配数字即0-9，*表示除换行以外的任何字符、字母、数字，*至少匹配一次。
- names_to=c("队员", ".value")表示新创建列的列名，新创建的列的列名为“队员”，剩下的列及信息保持不变。具体来说，将要重塑的列的列名使用正则表达式分成了两部分，第一部分的内容为child1,child2,这里为第一部分列名创建一个新列，设置该新列的列名为child,第二部分为列的信息（列名和单元格部分，保持不变，比如，这个例子中第二部分的列名有两个，姓名 和专业，这两列保持不变，保持原来的列名和列下的单元格内容）
3-长表变宽表
使用tidyr包中的pivot_wider()函数来实现 长表变宽表
pivot_wider(data, id_cols, names_from, values_from, values_fill,...)
其中：
- data：表示要重塑的数据框；
- id_cols：唯一识别观测的列，默认是除了names_from，values_from指定列之外的列。
- names_from:指定列名来自哪个变量列；
- values_from:指定列值来自哪个变量列
- values_fill：若表变宽之后，单元格值确实，要设置用何值填充。
- 还有一些用于帮助修复列名的参数：names_prefix, names_sep, names_glue.
示例1：
只有一个列名和一个列值,
列名：来自Type 这一列
列值：来自Heads 这一列
在整洁数据中，可以使用列名来访问这一整列的信息。
> load("配套数据/animals.rda")
> animals
# A tibble: 228 × 3
Type Year Heads
<chr> <int> <dbl>
1 Sheep 2015 24943.
2 Cattle 1972 2189.
3 Camel 1985 559
4 Camel 1995 368.
5 Camel 1997 355.
6 Goat 1977 4411.
7 Cattle 1979 2477.
8 Cattle 2014 3414.
9 Cattle 1996 3476.
10 Cattle 2017 4388.
# ℹ 218 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
>
> animals %>%
+ pivot_wider(names_from=Type, values_from=Heads, values_fill = 0)
# A tibble: 48 × 6
Year Sheep Cattle Camel Goat Horse
<int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2015 24943. 3780. 368. 23593. 3295.
2 1972 13716. 2189. 625. 4338. 2239.
3 1985 13249. 2408. 559 4299. 1971
4 1995 0 3317. 368. 8521. 2684.
5 1997 14166. 3613. 355. 10265. 2893.
6 1977 13430. 2388. 609 4411. 2104.
7 1979 14400. 2477. 614. 4715. 2079.
8 2014 23215. 3414. 349. 22009. 0
9 1996 13561. 3476. 358. 9135. 2770.
10 2017 30110. 4388. 434. 27347. 3940.
# ℹ 38 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows可以看到animals这个原始数据的第一列Type中值是重复出现的，将这一列中的单元格内容，即动物的种类，作为新的变量，有几个种类，就创建几列，使用names_from指定新创建的列名来自原始数据的哪列，这里使用的数据框的列名，表示可以访问这一列的信息（列名+单元格内容），values_from用于指定新创建的列的单元格的内容 来自原始数据的哪一列。
示例2：
只有多个列名列或多个值列。下面这个例子，展示了有两个值列，即estimate和moe
> us_rent_income#tidyr自带的数据集；
# A tibble: 104 × 5
GEOID NAME variable estimate moe
<chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
1 01 Alabama income 24476 136
2 01 Alabama rent 747 3
3 02 Alaska income 32940 508
4 02 Alaska rent 1200 13
5 04 Arizona income 27517 148
6 04 Arizona rent 972 4
7 05 Arkansas income 23789 165
8 05 Arkansas rent 709 5
9 06 California income 29454 109
10 06 California rent 1358 3
# ℹ 94 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
> us_rent_income%>%
+ pivot_wider(names_from=variable, values_from=c(estimate, moe))
# A tibble: 52 × 6
GEOID NAME estimate_income estimate_rent moe_income moe_rent
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 01 Alabama 24476 747 136 3
2 02 Alaska 32940 1200 508 13
3 04 Arizona 27517 972 148 4
4 05 Arkansas 23789 709 165 5
5 06 California 29454 1358 109 3
6 08 Colorado 32401 1125 109 5
7 09 Connecticut 35326 1123 195 5
8 10 Delaware 31560 1076 247 10
9 11 District of Col… 43198 1424 681 17
10 12 Florida 25952 1077 70 3
# ℹ 42 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows宽表和长表：
宽表变长表过程中，要将待重塑的列，“整合”成几列，抽象看来，就是多列，“整合”成比之前少的列，即将一个宽表 变成一个 长表。这里整合是打引号的，是说将要重塑的列的信息进行整合，通过创建新列和保留某些列来完成这个整合操作，将分类变量，比如男性和女性，男性作为一个变量，自成一列，女性作为一个变量自成一列，宽表变长表这个过程，是将男性和女性归为分为变量中，取名为性别，在创建新列的时候，势必要为列取列名，这个取列名一定是一个字符串"性别"，这个性别列的单元格内容由男和女重复循环出现，原始数据列名为男的这一列，下面的单元格内容和女性的这一列下面的单元格内容自成一列，也需要为这个单元格值创建新列的时候，取一个列名，列名通常使用字符串表示。
长表变宽表的过程中，长表的变量（即一列）下面的内容是重复出现的，这个时候，要把重复出现的内容，提取出来，让这些值变成新的列名，所以设置names_from，即新的列名来自原始数据的哪一列，此时该参数后面等于的是列名，而不是字符串。有了新的列名之后，我们需要为新的列，下面的单元格内容进行填充，用什么值进行填充？使用的是原始长表的某几列（具体问题具体分析）的值进行填充，因此，values_from后面填写的是 原始数据的列名，不带引号的，不是字符串。
示例数据来源：
R语言编程：基于tidyverse-异步社区-致力于优质IT知识的出版和分享 (epubit.com)
参考：
《R语言编程》（2023年2月出版，人民邮电出版社）
《R数据科学实战：工具详解与案例分析》（2019年6月出版，机械工业出版社）
R语言数据可视化实战（微视频全解版）---大数据专业图表从入门到精通。（2022年2月出版，电子工业出版社）
