R Select(), Filter(), Arrange(), Pipeline com exemplo

A biblioteca chamada dplyr contém verbos valiosos para navegar dentro do conjunto de dados. Neste tutorial, você usará o conjunto de dados Tempos de viagem. O conjunto de dados coleta informações sobre a viagem realizada por um motorista entre sua casa e seu local de trabalho. Existem quatorze variáveis ​​no conjunto de dados, incluindo:

• DayOfWeek: Identifique o dia da semana em que o motorista usa seu carro
• Distância: A distância total da viagem
• MaxSpeed: A velocidade máxima da viagem
• TotalTime: a duração em minutos da viagem

O conjunto de dados tem cerca de 200 observações no conjunto de dados, e as viagens ocorreram entre Monday para sexta-feira.

Primeiro de tudo, você precisa:

• carregar o conjunto de dados
• verifique a estrutura dos dados.

Um recurso útil do dplyr é a função vislumbre(). Esta é uma melhoria em relação ao str(). Podemos usar vislumbre() para ver a estrutura do conjunto de dados e decidir qual manipulação é necessária.

library(dplyr) 
PATH <- "https://raw.githubusercontent.com/guru99-edu/R-Programming/master/travel_times.csv"
df <- read.csv(PATH)
glimpse(df)

Saída:

## Observations: 205
## Variables: 14
## $ X              <int> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, ...
## $ Date           <fctr> 1/6/2012, 1/6/2012, 1/4/2012, 1/4/2012, 1/3/20...
## $ StartTime      <fctr> 16:37, 08:20, 16:17, 07:53, 18:57, 07:57, 17:3...
## $ DayOfWeek      <fctr> Friday, Friday, Wednesday, Wednesday, Tuesday,...
## $ GoingTo        <fctr> Home, GSK, Home, GSK, Home, GSK, Home, GSK, GS...
## $ Distance       <dbl> 51.29, 51.63, 51.27, 49.17, 51.15, 51.80, 51.37...
## $ MaxSpeed       <dbl> 127.4, 130.3, 127.4, 132.3, 136.2, 135.8, 123.2...
## $ AvgSpeed       <dbl> 78.3, 81.8, 82.0, 74.2, 83.4, 84.5, 82.9, 77.5,...
## $ AvgMovingSpeed <dbl> 84.8, 88.9, 85.8, 82.9, 88.1, 88.8, 87.3, 85.9,...
## $ FuelEconomy    <fctr> , , , , , , -, -, 8.89, 8.89, 8.89, 8.89, 8.89...
## $ TotalTime      <dbl> 39.3, 37.9, 37.5, 39.8, 36.8, 36.8, 37.2, 37.9,...
## $ MovingTime     <dbl> 36.3, 34.9, 35.9, 35.6, 34.8, 35.0, 35.3, 34.3,...
## $ Take407All     <fctr> No, No, No, No, No, No, No, No, No, No, No, No...
## $ Comments       <fctr> , , , , , , , , , , , , , , , Put snow tires o...	

É óbvio que a variável Comentários precisa de diagnóstico adicional. As primeiras observações da variável Comentários são apenas valores faltantes.

sum(df$Comments =="")

Explicação do código

• sum(df$Comments ==””): Soma as observações equivale a “” nos comentários da coluna de df

Saída:

## [1] 181

select ()

Começaremos com o verbo select(). Não precisamos necessariamente de todas as variáveis, e uma boa prática é selecionar apenas as variáveis ​​que você achar relevantes.

Temos 181 observações faltantes, quase 90% do conjunto de dados. Se você decidir excluí-los, não poderá continuar a análise.

A outra possibilidade é eliminar a variável Comment com o verbo select().

Podemos selecionar variáveis ​​de diferentes maneiras com select(). Observe que o primeiro argumento é o conjunto de dados.

- `select(df, A, B ,C)`: Select the variables A, B and C from df dataset.
- `select(df, A:C)`: Select all variables from A to C from df dataset.
- `select(df, -C)`: Exclude C from the dataset from df dataset.	

Você pode usar a terceira forma para excluir a variável Comentários.

step_1_df <- select(df, -Comments)
dim(df)

Saída:

## [1] 205  14

dim(step_1_df)

Saída:

## [1] 205  13

O conjunto de dados original possui 14 recursos, enquanto o step_1_df possui 13.

Filtro()

O verbo filter() ajuda a manter as observações seguindo um critério. O filter() funciona exatamente como select(), você passa primeiro o quadro de dados e depois uma condição separada por vírgula:

filter(df, condition)
arguments:
- df: dataset used to filter the data
- condition:  Condition used to filter the data	

Um critério

Primeiro de tudo, você pode contar o número de observações dentro de cada nível de uma variável fatorial.

table(step_1_df$GoingTo)

Explicação do código

• table(): conte o número de observações por nível. Observe que apenas variáveis ​​de nível de fator são aceitas
• table(step_1_df$GoingTo): Conta o número de viagens até o destino final.

Saída:

## 
##  GSK Home 
##  105  100	

A função table() indica que 105 viagens vão para a GSK e 100 para casa.

Podemos filtrar os dados para retornar um conjunto de dados com 105 observações e outro com 100 observações.

# Select observations
if GoingTo == Home
select_home <- filter(df, GoingTo == "Home")
dim(select_home)

Saída:

## [1] 100  14

# Select observations
if GoingTo == Work
select_work <- filter(df, GoingTo == "GSK")
dim(select_work)

Saída:

## [1] 105  14

Vários critérios

Podemos filtrar um conjunto de dados com mais de um critério. Por exemplo, você pode extrair as observações onde o destino é Casa e ocorreu em uma quarta-feira.

select_home_wed <- filter(df, GoingTo == "Home" & DayOfWeek == "Wednesday")
dim(select_home_wed)

Saída:

## [1] 23 14

23 observações corresponderam a este critério.

Pipeline

A criação de um conjunto de dados requer muitas operações, como:

• importador
• fusão
• selecionando
• filtragem
• e assim por diante

A biblioteca dplyr vem com um operador prático, %>%, chamado oleoduto. O recurso de pipeline torna a manipulação limpa, rápida e menos suscetível a erros.

Este operador é um código que executa etapas sem salvar as etapas intermediárias no disco rígido. Se você voltar ao nosso exemplo acima, poderá selecionar as variáveis ​​de interesse e filtrá-las. Temos três etapas:

• Passo 1: Importar dados: Importe os dados GPS
• Etapa 2: Selecione os dados: selecione GoingTo e DayOfWeek
• Etapa 3: Filtrar dados: retornar apenas para casa e quarta-feira

Podemos usar a maneira mais difícil de fazer isso:

# Step 1
step_1 <- read.csv(PATH)

# Step 2 
step_2 <- select(step_1, GoingTo, DayOfWeek)

# Step 3 
step_3 <- filter(step_2, GoingTo == "Home", DayOfWeek == "Wednesday")

head(step_3)

Saída:

##   GoingTo DayOfWeek
## 1    Home Wednesday
## 2    Home Wednesday
## 3    Home Wednesday
## 4    Home Wednesday
## 5    Home Wednesday
## 6    Home Wednesday	

Essa não é uma maneira conveniente de realizar muitas operações, especialmente em uma situação com muitas etapas. O ambiente acaba com muitos objetos armazenados.

Vamos usar o operador de pipeline %>%. Precisamos apenas definir o quadro de dados usado no início e todo o processo fluirá a partir dele.

Sintaxe básica do pipeline

New_df <- df %>%
step 1 %>%
step 2 %>%
...
arguments
- New_df: Name of the new data frame 
- df: Data frame used to compute the step
- step: Instruction for each step
- Note: The last instruction does not need the pipe operator `%`, you don't have instructions to pipe anymore
Note: Create a new variable is optional. If not included, the output will be displayed in the console.

Você pode criar seu primeiro pipe seguindo as etapas enumeradas acima.

# Create the data frame filter_home_wed.It will be the object return at the end of the pipeline
filter_home_wed <- 

#Step 1
read.csv(PATH) % > % 

#Step 2
select(GoingTo, DayOfWeek) % > % 

#Step 3
filter(GoingTo == "Home",DayOfWeek == "Wednesday")
identical(step_3, filter_home_wed)

Saída:

## [1] TRUE

Estamos prontos para criar um conjunto de dados impressionante com o operador de pipeline.

arranjo()

De acordo com o relatório tutorial anterior, você aprenderá como classificar os valores com a função sort(). A biblioteca dplyr tem sua função de classificação. Funciona perfeitamente com o pipeline. O verbo organizar() pode reordenar uma ou mais linhas, em ordem crescente (padrão) ou decrescente.

- `arrange(A)`: Ascending sort of variable A
- `arrange(A, B)`: Ascending sort of variable A and B
- `arrange(desc(A), B)`: Descending sort of variable A and ascending sort of B

Podemos classificar a distância por destino.

# Sort by destination and distance
step_2_df <-step_1_df %>%
	arrange(GoingTo, Distance)
head<step_2_df)

Saída:

##     X       Date StartTime DayOfWeek GoingTo Distance MaxSpeed AvgSpeed
## 1 193  7/25/2011     08:06    Monday     GSK    48.32    121.2     63.4
## 2 196  7/21/2011     07:59  Thursday     GSK    48.35    129.3     81.5
## 3 198  7/20/2011     08:24 Wednesday     GSK    48.50    125.8     75.7
## 4 189  7/27/2011     08:15 Wednesday     GSK    48.82    124.5     70.4
## 5  95 10/11/2011     08:25   Tuesday     GSK    48.94    130.8     85.7
## 6 171  8/10/2011     08:13 Wednesday     GSK    48.98    124.8     72.8
##   AvgMovingSpeed FuelEconomy TotalTime MovingTime Take407All
## 1           78.4        8.45      45.7       37.0         No
## 2           89.0        8.28      35.6       32.6        Yes
## 3           87.3        7.89      38.5       33.3        Yes
## 4           77.8        8.45      41.6       37.6         No
## 5           93.2        7.81      34.3       31.5        Yes
## 6           78.8        8.54      40.4       37.3         No

Resumo

Na tabela abaixo, você resume todas as operações aprendidas durante o tutorial.

glimpse(df)

select(df, A, B ,C)

select(df, A:C)

select(df, -C)

filter(df, condition1)

filter(df, condition1

arrange(A)

arrange(A, B)

arrange(desc(A), B)

step 1 %>% step 2 %>% step 3