La función pivot_wider() en R es una herramienta poderosa para transformar y organizar datos de manera eficiente. En este artículo, exploraremos a fondo el uso de pivot_wider() para ampliar conjuntos de datos, aumentando el número de columnas y reduciendo el número de filas. Este proceso es crucial en análisis de datos y preparación para visualizaciones.
¿Qué es pivot_wider()?
pivot_wider() es una función de la librería tidyr en R que permite realizar una transformación conocida como "widening" de datos. Esta transformación es esencial para manejar conjuntos de datos en los que necesitamos reorganizar la información para facilitar su análisis y comprensión.
Sintaxis y Argumentos Principales
Antes de sumergirnos en ejemplos prácticos, revisemos la sintaxis y los argumentos clave de pivot_wider():
pivot_wider(
data,
...,
id_cols = NULL,
id_expand = FALSE,
names_from = name,
names_prefix = "",
names_sep = "_",
names_glue = NULL,
names_sort = FALSE,
names_vary = "fastest",
names_expand = FALSE,
names_repair = "check_unique",
values_from = value,
values_fill = NULL,
values_fn = NULL,
unused_fn = NULL
)Argumentos Destacados:
- data: El conjunto de datos a pivotar.
- id_cols: Columnas que identifican de manera única cada observación.
- names_from, values_from: Especifican qué columna(s) se utilizarán para obtener el nombre de la columna de salida y los valores de celda, respectivamente.
- values_fill: Valor opcional para llenar celdas vacías.
- values_fn: Función opcional aplicada a cada celda en la salida, útil para realizar agregaciones.
Ejemplos Prácticos
Vamos a sumergirnos en algunos ejemplos prácticos para ilustrar el poder y versatilidad de pivot_wider().
Ejemplo 1: Organizando Datos de Avistamientos de Peces
# Cargar datos de avistamientos de peces
fish_encounters <- readr::read_csv("URL_DEL_DATO")
# Aplicar pivot_wider para obtener una vista organizada
fish_wide <- fish_encounters %>% pivot_wider(names_from = station, values_from = seen)Este ejemplo demuestra cómo utilizar pivot_wider() para organizar datos de avistamientos de peces por estación, proporcionando una visión clara y estructurada.
Ejemplo 2: Análisis de Ingresos y Alquiler en Estados Unidos
# Cargar datos de ingresos y alquiler en Estados Unidos
us_rent_income <- readr::read_csv("URL_DEL_DATO")
# Aplicar pivot_wider para obtener un resumen organizado
us_rent_summary <- us_rent_income %>% pivot_wider(names_from = variable, values_from = c(estimate, moe))En este caso, pivot_wider() se utiliza para analizar y resumir datos de ingresos y alquiler en Estados Unidos, proporcionando una visión clara y detallada de la información.
Ejemplo 3: Análisis de Rompimiento de Hilos en Telares
# Cargar datos de rompimiento de hilos en telares
warpbreaks <- as_tibble(warpbreaks[c("wool", "tension", "breaks")])
# Aplicar pivot_wider para obtener un resumen agregado
warpbreaks_summary <- warpbreaks %>% pivot_wider(names_from = wool, values_from = breaks, values_fn = mean)En este ejemplo, la función pivot_wider() se utiliza para realizar un análisis agregado del rompimiento de hilos en telares, proporcionando información valiosa para mejorar la eficiencia de la producción.
Recomendaciones y Conclusiones
En este artículo, hemos explorado cómo la función pivot_wider() en R puede ser una herramienta invaluable para organizar y analizar datos de manera eficiente. Al utilizar esta función, los analistas de datos pueden obtener perspectivas más claras y detalladas de sus conjuntos de datos, facilitando la toma de decisiones informadas.
Para obtener más detalles y ejemplos prácticos, consulte la . ¡Dominar esta función abrirá nuevas posibilidades en el manejo de datos en R!
