Heavy Watal
tidyr — シンプルなデータ変形ツール
data.frameを縦長・横広・入れ子に変形・整形するためのツール。 dplyr や purrr と一緒に使うとよい。 reshape2 を置き換えるべく再設計された改良版。
tidyverse に含まれているので、
install.packages("tidyverse") で一括インストール、
library(tidyverse) で一括ロード。
- https://r4ds.hadley.nz/data-tidy.html
- https://github.com/tidyverse/tidyr
vignette("tidy-data")demo(package = "tidyr")- https://speakerdeck.com/yutannihilation/tidyr-pivot
パイプ演算子 |> についてはdplyrを参照。
Pivoting: 縦長 ↔ 横広
https://tidyr.tidyverse.org/articles/pivot.html
tidyr::pivot_longer() で縦長にする
複数列のmatrix的にまたがっていた値を1列にまとめ、元の列名をその横に添えることで、
data.frameを横広(wide-format)から縦長(long-format)に変形する。
reshape2::melt(), tidyr::gather() の改良版。
tidyr::pivot_longer(data, cols, names_to = "name", ..., values_to = "value", ...)
cols- 動かしたい値が含まれている列。
コロンで範囲指定、文字列、
selection helpersなども使える。
動かさない列を
!で反転指定するのほうが楽なことも多い。 names_to- 元々列名だったものを入れる列の名前
values_to- 値の移動先の列名
anscombe_long = anscombe |>
tibble::rowid_to_column("id") |>
print() |>
pivot_longer(!id, names_to = "namae", values_to = "atai") |>
print()
id x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4
1 1 10 10 10 8 8.04 9.14 7.46 6.58
2 2 8 8 8 8 6.95 8.14 6.77 5.76
3 3 13 13 13 8 7.58 8.74 12.74 7.71
4 4 9 9 9 8 8.81 8.77 7.11 8.84
5 5 11 11 11 8 8.33 9.26 7.81 8.47
6 6 14 14 14 8 9.96 8.10 8.84 7.04
7 7 6 6 6 8 7.24 6.13 6.08 5.25
8 8 4 4 4 19 4.26 3.10 5.39 12.50
9 9 12 12 12 8 10.84 9.13 8.15 5.56
10 10 7 7 7 8 4.82 7.26 6.42 7.91
11 11 5 5 5 8 5.68 4.74 5.73 6.89
id namae atai
1 1 x1 10.00
2 1 x2 10.00
3 1 x3 10.00
4 1 x4 8.00
--
85 11 y1 5.68
86 11 y2 4.74
87 11 y3 5.73
88 11 y4 6.89
tidyr::pivot_wider() で横広にする
1列にまとまっていた値を、別の変数に応じて複数の列に並べ直すことで、
data.frameを縦長(long-format)から横広(wide-format)に変形する。
reshape2::dcast(), tidyr::spread() の改良版。
tidyr::pivot_wider(data, ..., id_cols = NULL, names_from = name, values_from = value, values_fill = NULL, values_fn = NULL)
...,id_cols- ここで指定した列のユニークな組み合わせが変形後にそれぞれ1行になる。
!で反転指定、:で範囲指定、文字列、tidyselect関数なども使える。 デフォルトではnames_fromとvalues_fromで指定されなかった列すべて。 names_from- 新しく列名になる列。“name” という列名なら省略可能。
values_from- 動かしたい値が入っている列。“value” という列名なら省略可能。
values_fill- 存在しない組み合わせのセルを埋める値。 列によって値を変えたい場合は名前付きリストで渡す。
values_fnid_colsの組み合わせが一意に定まらず複数のvalueを1セルに詰め込む場合の処理関数。 デフォルトでは警告とともにlist()が使われる。
anscombe_long |>
pivot_wider(names_from = namae, values_from = atai) |>
dplyr::select(!id)
x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4
1 10 10 10 8 8.04 9.14 7.46 6.58
2 8 8 8 8 6.95 8.14 6.77 5.76
3 13 13 13 8 7.58 8.74 12.74 7.71
4 9 9 9 8 8.81 8.77 7.11 8.84
--
8 4 4 4 19 4.26 3.10 5.39 12.50
9 12 12 12 8 10.84 9.13 8.15 5.56
10 7 7 7 8 4.82 7.26 6.42 7.91
11 5 5 5 8 5.68 4.74 5.73 6.89
カテゴリカル変数を指示変数(ダミー変数)に変換するのにも使える:
pg = PlantGrowth |> dplyr::slice(c(1, 2, 11, 12, 21, 22)) |> print()
weight group
1 4.17 ctrl
2 5.58 ctrl
3 4.81 trt1
4 4.17 trt1
5 6.31 trt2
6 5.12 trt2
pg |> tibble::rowid_to_column("id") |>
dplyr::mutate(name = group, value = 1L) |>
tidyr::pivot_wider(values_fill = 0L) |>
dplyr::select(!c(id, ctrl))
weight group trt1 trt2
1 4.17 ctrl 0 0
2 5.58 ctrl 0 0
3 4.81 trt1 1 0
4 4.17 trt1 1 0
5 6.31 trt2 0 1
6 5.12 trt2 0 1
tidyr::pivot_* 関数のもっと高度なオプション
names_sep や names_pattern を指定して
names_to, name_from に複数の値を渡すと
tidyr::separate() / tidyr::unite() 的な操作も同時にやってしまえる:
anscombe |> tibble::rowid_to_column("id") |>
pivot_longer(!id, names_to = c("axis", "group"), names_sep = 1L) |>
print() |>
pivot_wider(id_cols = id, names_from = c(axis, group), names_sep = "_")
id axis group value
1 1 x 1 10.00
2 1 x 2 10.00
3 1 x 3 10.00
4 1 x 4 8.00
--
85 11 y 1 5.68
86 11 y 2 4.74
87 11 y 3 5.73
88 11 y 4 6.89
id x_1 x_2 x_3 x_4 y_1 y_2 y_3 y_4
1 1 10 10 10 8 8.04 9.14 7.46 6.58
2 2 8 8 8 8 6.95 8.14 6.77 5.76
3 3 13 13 13 8 7.58 8.74 12.74 7.71
4 4 9 9 9 8 8.81 8.77 7.11 8.84
--
8 8 4 4 4 19 4.26 3.10 5.39 12.50
9 9 12 12 12 8 10.84 9.13 8.15 5.56
10 10 7 7 7 8 4.82 7.26 6.42 7.91
11 11 5 5 5 8 5.68 4.74 5.73 6.89
VADeaths |>
as.data.frame() |>
print() |>
rownames_to_column("age") |>
pivot_longer(!age, names_to = c("region", "sex"), names_sep = " ", values_to = "death")
Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
50-54 11.7 8.7 15.4 8.4
55-59 18.1 11.7 24.3 13.6
60-64 26.9 20.3 37.0 19.3
65-69 41.0 30.9 54.6 35.1
70-74 66.0 54.3 71.1 50.0
age region sex death
1 50-54 Rural Male 11.7
2 50-54 Rural Female 8.7
3 50-54 Urban Male 15.4
4 50-54 Urban Female 8.4
--
17 70-74 Rural Male 66.0
18 70-74 Rural Female 54.3
19 70-74 Urban Male 71.1
20 70-74 Urban Female 50.0
names_transform に関数を指定すると、
列名だったものに適用される。
例えば型変換に使える:
anscombe |>
tibble::rowid_to_column("id") |>
tidyr::pivot_longer(!id,
names_to = c("axis", "group"),
names_sep = 1L,
names_transform = list(group = as.integer)) |>
tidyr::pivot_wider(id_cols = c(id, group), names_from = axis) |>
dplyr::select(!id) |>
dplyr::arrange(group)
group x y
1 1 10 8.04
2 1 8 6.95
3 1 13 7.58
4 1 9 8.81
--
41 4 19 12.50
42 4 8 5.56
43 4 8 7.91
44 4 8 6.89
names_prefix を使えば、列名の頭に共通して付いてた文字を消せる:
anscombe |>
dplyr::select(starts_with("x")) |>
pivot_longer(everything(), names_prefix = "x")
name value
1 1 10
2 2 10
3 3 10
4 4 8
--
41 1 5
42 2 5
43 3 5
44 4 8
names_to に ".value" という特殊な値を渡すことで、
旧列名から新しい列名が作られ、複数列への縦長変形を同時にできる。
また names_to = c("name", NA) のように不要な列を捨てることもできる。
tidy_anscombe = anscombe |>
pivot_longer( # 縦長に変形したい
everything(), # すべての列について
names_to = c(".value", "group"), # x, yを列名に、1, 2, 3をgroup列に
names_sep = 1L, # 切る位置
names_transform = list(group = as.integer) # 型変換
) |>
dplyr::arrange(group) |> # グループごとに並べる
print() # ggplotしたい形！
group x y
1 1 10 8.04
2 1 8 6.95
3 1 13 7.58
4 1 9 8.81
--
41 4 19 12.50
42 4 8 5.56
43 4 8 7.91
44 4 8 6.89
See https://speakerdeck.com/yutannihilation/tidyr-pivot?slide=67 for details.
Nested data.frame — 入れ子構造
https://tidyr.tidyverse.org/articles/nest.html
tidyr::nest(data, ..., .by = NULL, .key = NULL, .names_sep = NULL)
data.frameをネストして(入れ子にして)、list of data.frames のカラムを作る。
内側のdata.frameに押し込むカラムを ... に指定するか、
外側に残すカラムを ! で反転指定する。
diamonds |> nest(NEW_COLUMN = !cut) |> dplyr::arrange(cut)
cut NEW_COLUMN
1 Fair <tbl_df [1610 x 9]>
2 Good <tbl_df [4906 x 9]>
3 Very Good <tbl_df [12082 x 9]>
4 Premium <tbl_df [13791 x 9]>
5 Ideal <tbl_df [21551 x 9]>
# equivalent to
diamonds |> nest(NEW_COLUMN = c(carat, color:z)) |> dplyr::arrange(cut)
diamonds |> nest(.by = cut, .key = "NEW_COLUMN") |> dplyr::arrange(cut)
diamonds |> dplyr::group_nest(cut, .key = "NEW_COLUMN")
diamonds |> dplyr::nest_by(cut, .key = "NEW_COLUMN") |> dplyr::ungroup()
.key を使う方法でそれを省略すると data という名前の列になる。
cf. Hadley Wickham: Managing many models with R (YouTube)
tidyr::unnest(data, cols, ...)
ネストされたdata.frameを展開してフラットにする。 list of data.framesだけでなく、list of vectorsとかでもよい。
ネストされた列が複数ある場合に曖昧なコードにならないよう
cols を明示的に指定することが求められる。
diamonds |>
nest(NEW_COLUMN = !cut) |>
unnest(cols = NEW_COLUMN)
方向を明示する tidyr::unnest_longer(), tidyr::unnest_wider() もある。
その他の便利関数
tidyr::separate()
文字列カラムを任意のセパレータで複数カラムに分割。
tidyr::unite() の逆。
reshape2::colsplit() に相当。
tidyr::separate(data, col, into, sep = "[^[:alnum:]]", remove = TRUE, convert = FALSE, extra = "warn", fill = "warn", ...)
col- 切り分けたい列の名前
into- 切り分けたあとの新しい列名を文字列ベクタで
sep = "[^[:alnum:]]"- セパレータを正規表現で。デフォルトはあらゆる非アルファベット。
- 整数を渡すと位置で切れる。例えば
A4を1Lで切るとAと4に。 remove = TRUE- 切り分ける前の列を取り除くかどうか
convert = FALSE- 切り分け後の値の型変換を試みるか
extra = "warn"- 列数が揃わないときにどうするか:
warn,drop,merge fill = "warn"- 足りない場合にどっち側をNAで埋めるか:
warn,right,left。 つまり、文字を左詰めにするにはrightが正解(紛らわしい)。
VADeaths |> as.data.frame() |>
tibble::rownames_to_column("class") |>
print() |>
tidyr::separate(class, c("lbound", "ubound"), "-", convert = TRUE)
class Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
1 50-54 11.7 8.7 15.4 8.4
2 55-59 18.1 11.7 24.3 13.6
3 60-64 26.9 20.3 37.0 19.3
4 65-69 41.0 30.9 54.6 35.1
5 70-74 66.0 54.3 71.1 50.0
lbound ubound Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
1 50 54 11.7 8.7 15.4 8.4
2 55 59 18.1 11.7 24.3 13.6
3 60 64 26.9 20.3 37.0 19.3
4 65 69 41.0 30.9 54.6 35.1
5 70 74 66.0 54.3 71.1 50.0
行方向に分割する tidyr::separate_rows(data, ..., sep, convert) もある。
tidyr::extract(data, col, into, regex, ...)
を使えば正規表現でもっと細かく指定できる。
名前の似てる tidyr::extract_numeric(x) は
文字列から数字部分をnumericとして抜き出す関数だったが今はdeprecatedなので、
新しいreadr::parse_number()を使うべし。
tidyr::unite(data, col, ..., sep = "_", remove = TRUE, na.rm = FALSE)
複数カラムを結合して1列にする。
tidyr::separate() の逆。
paste() とか stringr::str_c() でも似たようなことができるけど
na.rm = TRUE の挙動が欲しいときに便利。
df = tibble(x = c("x", "x", NA), y = c("y", NA, "y"))
df |> tidyr::unite(z, c(x, y), sep = "_", remove = FALSE)
z x y
1 x_y x y
2 x_NA x <NA>
3 NA_y <NA> y
df |> tidyr::unite(z, c(x, y), sep = "_", remove = FALSE, na.rm = TRUE)
z x y
1 x_y x y
2 x x <NA>
3 y <NA> y
df |> dplyr::mutate(z = stringr::str_c(x, y, sep = "_"))
x y z
1 x y x_y
2 x <NA> <NA>
3 <NA> y <NA>
df |> dplyr::mutate(z = dplyr::coalesce(x, y))
x y z
1 x y x
2 x <NA> x
3 <NA> y y
tidyr::complete(data, ..., fill = list())
指定した列の全ての組み合わせが登場するように、
指定しなかった列に欠損値NA(あるいは任意の値)を補完した行を挿入する。
df |> complete(key1, key2, fill = list(val1 = 0, val2 = "-"))
tidyr::expand(data, ...)
指定した列の全ての組み合わせが登場するような新しいdata.frameを作る。
全ての列を指定すればcomplete()と同じ効果だが、
指定しなかった列が消えるという点では異なる。
crossing(...)はvectorを引数に取る亜種で、
tibble版expand.grid(...)のようなもの。
nesting(...)は存在するユニークな組み合わせのみ残す、
nest(data, ...) |> dplyr::select(!data)のショートカット。
この結果はexpand()やcomplete()の引数としても使える。
数値vectorの補完にはfull_seq(x, period, tol = 1e-6)が便利。
tidyr::drop_na(data, ...)
complete()の逆。
指定した列にNAが含まれてる行を削除する。
何も指定しなければ標準の data[complete.cases(data),] と同じ。
tidyr::replace_na()
欠損値 NA を好きな値で置き換える。
これまでは mutate(x = ifelse(is.na(x), 0, x)) のようにしてたところを
df |> replace_na(list(x = 0, y = "unknown"))
逆に、特定の値をNAにしたい場合は
dplyr::na_if()
tidyr::fill()
NA を、その列の直前の NA でない値で埋める。
えくせるでセルの結合とかやってしまって、
最初のセルにしか値が無いような場合に使うのかな？