tidyr toplu paketi, dağınık veri kümelerini düzenleyerek onları analize daha uygun hale getirmek için tasarlandı. Verileri düzenlemek, onu geniş formattan uzun formata yeniden şekillendirmeyi, her değişkenin kendi sütununa ve her gözlemin kendi satırına sahip olmasını sağlamayı içerir (Wickham ve Henry, 2018). Katılımcılar, veri toplama sanatında ustalaşarak veri kümelerini etkili analiz için hazırlamalarına olanak tanıyacaktır.
tidyr paketi, düzensiz veri kümelerini toparlamaya odaklanarak veri analistlerinin ve bilim adamlarının verilerle daha yapılandırılmış ve organize bir şekilde çalışmasına olanak tanır (Wickham ve Henry, 2018). Temel amaç, verileri geniş formattan uzun formata dönüştürerek her değişkenin kendi sütununa ve her gözlemin kendi satırına sahip olmasını sağlamaktır.
İşte R'de tidyr'in gücünden nasıl yararlanılacağına dair adım adım kılavuz
tidyr Paketini Kurun ve Yükleyin
tidyr'i kullanmadan önce paketi kurup yüklemeniz gerekir. Bunu aşağıdaki komutları kullanarak yapabilirsiniz:
install.packages("tidyr")
library(tidyr)
Veri Düzenlemeyi Anlamak
Verileri düzenlemek, Hadley Wickham'ın tanımladığı gibi düzenli veri ilkelerini karşılayacak şekilde yeniden yapılandırılması anlamına gelir. Düzenli bir veri kümesinde:
Her değişken bir sütun oluşturur.
Her gözlem bir sıra oluşturur.
Her değer kendi hücresindedir.
Veriler, veri manipülasyonunu, analizini ve görselleştirmesini basitleştirecek şekilde düzenlenir.
gather() ile Veriyi Yeniden Şekillendirmek
gather() işlevi, verileri geniş biçimden uzun biçime dönüştürmek için temel bir araçtır. Bu işlev birden çok sütunu alır ve bunları anahtar/değer çiftlerine daraltır. Özellikle birden çok sütunun farklı zaman noktalarını, kategorileri veya değişkenleri temsil ettiği veri kümeleriyle uğraşırken kullanışlıdır.
gather() fonksiyonunun temel sözdizimi aşağıdaki gibidir:
gathered_data <- gather(original_data, key = "new_key_column", value = "new_value_column", columns_to_gather)
original_data: Orijinal veri kümeniz.
new_key_column : Değişken adlarını içerecek yeni sütunun adı.
new_value_column : Değerleri içerecek yeni sütunun adı.
columns_to_gather : Anahtar/değer çiftleri halinde yeniden şekillendirmek istediğiniz sütunlar.
Verileri spread() ile yayma
Bunun tersine, anahtar/değer çiftleri olarak depolanan değişkenlerin yeniden ayrı sütunlar olmasını istediğinizde, verileri uzun formattan geniş formata yaymanız gerekebilir. Bunun için spread () fonksiyonu kullanılır.
spread( ) fonksiyonunun temel sözdizimi aşağıdaki gibidir:
spread_data <- spread(original_data, key = "new_key_column", value = "new_value_column")
original_data: Uzun formattaki orijinal veri kümeniz.
new_key_column : Değişken adlarını içeren sütun.
new_value_column : Değerleri içeren sütun.
Eksik Verileri İşleme
Verileri düzenlerken eksik değerlerle karşılaşabilirsiniz. tidyr, eksik değerleri içeren satırları kaldırmak için drop_ na() gibi işlevler sağlar .
Veri Düzenleme Örneği
Sütunların farklı yılları temsil ettiği bir veri kümeniz olduğunu ve onunla daha verimli çalışmak için onu uzun bir biçime dönüştürmek istediğinizi varsayalım. gather( ) işlevini şu şekilde kullanabilirsiniz :
long_data <- gather(original_data, key = "Year", value = "Value", 2000:2020)
Bu kod, orijinal veri kümesini (original_data) alır ve onu "Year" ve "Value" olmak üzere iki yeni sütunla uzun bir biçime dönüştürür. "Year" sütunu yılları (2000-2020) içerecektir ve "Value" sütunu karşılık gelen değerleri içerecektir.
Analiz için Düzenleme
Verilerinizi düzenlemek, veri analizinde çok önemli bir adımdır. Verileriniz düzenli hale geldiğinde, dplyr paketini veri işleme için verimli bir şekilde kullanabilir ve ggplot2 ile anlamlı görselleştirmeler oluşturabilirsiniz.
tidyr'in gücünü keşfettiğimize göre , dplyr paketini kullanarak gelişmiş veri manipülasyonunu inceleyeceğimiz bir sonraki bölüme geçelim .
dplyr ile Verimlilik
Hadley Wickham'ın bir başka eseri olan dplyr paketi, veri manipülasyonunun bir grameridir. Veri dönüşümü için filtreleme, düzenleme, gruplandırma, özetleme ve daha fazlasını içeren bir dizi işlev sağlar (Wickham ve diğerleri, 2021). Kullanıcılar, anlamlı içgörüler elde etmek amacıyla verileri verimli bir şekilde düzenlemek ve dönüştürmek için dplyr'ın gücünden nasıl yararlanacaklarını keşfedeceklerdir.
Belirtildiği gibi, Hadley Wickham tarafından geliştirilen dplyr, veri manipülasyonunu daha sezgisel ve verimli hale getiren bir dizi işlev sunan, veri dönüşümü için güçlü bir araç setidir (Wickham ve diğerleri, 2021).
İşte R'de dplyr verimliliğinden nasıl yararlanılacağına dair kapsamlı bir kılavuz
dplyr Paketini Kurun ve Yükleyin
dplyr'ı kullanmadan önce paketi kurup yüklemeniz gerekir. Bunu aşağıdaki komutlarla yapabilirsiniz:
install.packages("dplyr")
library(dplyr)
Temel Fiiller
dplyr, veri manipülasyonu için yapı taşı görevi gören birkaç temel fiile odaklanır. Bu fiiller şunları içerir:
filter() : Belirli koşulları karşılayan satırları seçer.
arrange(): Satırları bir veya daha fazla sütuna göre sıralar.
select() : Belirli sütunları seçer.
mutate() : Mevcut değişkenlere dayalı olarak yeni değişkenler oluşturur.
summarize() : Özetleme için verileri toplar.
%>% ile Zincirleme İşlemler
dplyr'in sözdizimi, %>% operatörünü ("pipe" olarak telaffuz edilir) kullanarak birden fazla işlemin birlikte zincirlenmesine olanak tanır. Bu, bir dizi veri işleme adımı oluşturmanıza olanak tanıyarak kodunuzu daha okunabilir ve özlü hale getirir. Örneğin:
result <- dataset %>%
filter(condition) %>%
select(columns) %>%
arrange(order) %>%
group_by(grouping) %>%
summarize(summary)
filter( ) ile Verileri Filtreleme
filter() işlevi, belirli koşullara göre satırları seçmenize olanak tanır. Örneğin:
filtered_data <- dataset %>% filter(column > value)
arrange( ) ile Verileri Düzenlemek
arrange ( ) işlevi, satırları bir veya daha fazla sütuna göre sıralamak için kullanılır. Örneğin:
sorted_data <- dataset %>% arrange(column1, column2)
select() ile Sütunları Seçmek
select() veri kümenizden belirli sütunları seçmenizi sağlar. Örneğin:
selected_columns <- dataset %>% select(column1, column2)
mutate() ile Yeni Değişkenler Oluşturma
mutate(), mevcut değişkenleri dönüştürerek yeni değişkenler oluşturmak için kullanılır. Örneğin:
mutated_data <- dataset %>% mutate(new_variable = old_variable * 2)
summarize() ile Verileri Özetlemek
summarize() işlevi, özellikle özet istatistikler oluşturmak için yararlı olan verileri toplamanıza olanak tanır. Örneğin:
summary_data <- dataset %>% group_by(grouping_column) %>% summarize(mean = mean(value), sd = sd(value))
group_by() ile gruplandırma
Verilerin alt kümeleri üzerinde işlemler gerçekleştirmek istediğinizde, verileri group_by() ile gruplandırmak önemlidir. Farklı gruplara ilişkin istatistikleri hesaplamak için sıklıkla summarize() ile birlikte kullanılır.
Verimlilik ve Veri Ayrıntısı
dplyr'ın en önemli avantajlarından biri verimliliğidir. Ek olarak, açık ve özlü sözdizimi veri ayrıntılarını azaltarak kodunuzu daha okunabilir ve kullanılabilir hale getirir.
Hata yönetimi
dplyr, veri işleme kodunuzdaki sorunları hızlı bir şekilde tanımlamanıza ve düzeltmenize yardımcı olabilecek anlamlı hata mesajları sağlar.
Alıştırma ve Uygulama
dplyr kullanımında uzmanlaşmak için gerçek veri kümeleri üzerinde pratik yapın ve çeşitli veri dönüştürme senaryolarını keşfedin. Ne kadar çok kullanırsanız, verimliliğini ve çok yönlülüğünü o kadar çok takdir edeceksiniz.
dplyr'de uzmanlaşarak , verilerinize verimli bir şekilde müdahale etme, bunları işleme ve onlardan içgörüler çıkarma becerisinin kilidini açarak veri analizinizi ve karar verme becerilerinizi geliştireceksiniz.
