เชชเซเชเซเช เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค R เชญเชพเชทเชพเชฎเชพเช เชธเซเชฅเซ เชตเชงเซ เชฒเซเชเชชเซเชฐเชฟเชฏ เชชเซเชธเซเชคเชเชพเชฒเชฏเซเชฎเชพเชเชจเชพ เชเชเชฎเชพเช เชธเชฎเชพเชตเชฟเชทเซเช - เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค.
เชชเซเชเซเชเชจเซ เชฎเซเชเซเชฏ เชนเซเชคเซ เชกเซเชเชพเชจเซ เชธเชเซเช เชธเซเชตเชฐเซเชชเชฎเชพเช เชฒเชพเชตเชตเชพเชจเซ เชเซ.
Habrรฉ เชชเชฐ เชชเชนเซเชฒเซเชฅเซ เช เชเชชเชฒเชฌเซเชง เชเซ เช เชชเซเชเซเชเชจเซ เชธเชฎเชฐเซเชชเชฟเชค เชเซ, เชชเชฐเชเชคเซ เชคเซ 2015 เชจเซเช เชเซ. เช เชจเซ เชนเซเช เชคเชฎเชจเซ เชธเซเชฅเซ เชตเชฐเซเชคเชฎเชพเชจ เชซเซเชฐเชซเชพเชฐเซ เชตเชฟเชถเซ เชเชฃเชพเชตเชตเชพ เชฎเชพเชเชเซ เชเซเช, เชเซเชจเซ เชเชพเชนเซเชฐเชพเชค เชคเซเชจเชพ เชฒเซเชเช เชนเซเชกเชฒเซ เชตเชฟเชเชนเซเชฎ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชฅเซเชกเชพ เชฆเชฟเชตเชธเซ เชชเชนเซเชฒเชพ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซ เชนเชคเซ.
เชเชธเชเซเชเซ: gather() เช เชจเซ เชธเซเชชเซเชฐเซเชก() เชจเชพเชชเชธเชเชฆ เชฅเชถเซ?
เชนเซเชกเชฒเซ เชตเชฟเชเชนเชพเชฎ: เช เชฎเซเช เช เชเชถเซ. เช เชฎเซ เชนเชตเซ เช เชซเชเชเซเชถเชจเชจเชพ เชเชชเชฏเซเชเชจเซ เชญเชฒเชพเชฎเชฃ เชเชฐเซเชถเซเช เชจเชนเซเช เช เชจเซ เชคเซเชฎเชพเช เชฌเชเซเชธ เช เซเช เชเชฐเซเชถเซเช, เชชเชฐเชเชคเซ เชคเซเช เชคเซเชฎเชจเซ เชตเชฐเซเชคเชฎเชพเชจ เชธเซเชฅเชฟเชคเชฟเชฎเชพเช เชชเซเชเซเชเชฎเชพเช เชนเชพเชเชฐ เชฐเชนเซเชถเซ.
เช เชจเซเชเซเชฐเชฎเชฃเชฟเชเชพ
เชเซ เชคเชฎเชจเซ เชกเซเชเชพ เชตเชฟเชถเซเชฒเซเชทเชฃเชฎเชพเช เชฐเชธ เชนเซเชฏ, เชคเซ เชคเชฎเชจเซ เชฎเชพเชฐเชพเชฎเชพเช เชฐเชธ เชนเซเช เชถเชเซ เชเซ ะธ เชเซเชจเชฒเซ เชฎเซเชเชพเชญเชพเชเชจเซ เชธเชพเชฎเชเซเชฐเซ R เชญเชพเชทเชพเชจเซ เชธเชฎเชฐเซเชชเชฟเชค เชเซ.
เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค เชกเซเชเชพ เชเซเชฏเชพเชฒ
เชฒเชเซเชทเซเชฏ เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค โ เชคเชฎเชจเซ เชกเซเชเชพ เชเชนเซเชตเชพเชคเชพ เชธเซเชเชก เชธเซเชตเชฐเซเชชเชฎเชพเช เชฒเชพเชตเชตเชพเชฎเชพเช เชฎเชฆเชฆ เชเชฐเซ เชเซ. เชธเซเชเชก เชกเซเชเชพ เช เชกเซเชเชพ เชเซ เชเซเชฏเชพเช:
- เชฆเชฐเซเช เชเชฒ เชเช เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชเซ.
- เชฆเชฐเซเช เช เชตเชฒเซเชเชจ เชเช เชถเชฌเซเชฆเชฎเชพเชณเชพ เชเซ.
- เชฆเชฐเซเช เชฎเซเชฒเซเชฏ เชเช เชเซเชท เชเซ.
เชชเซเชฅเซเชฅเชเชฐเชฃ เชเชฐเชคเซ เชตเชเชคเซ เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค เชกเซเชเชพเชฎเชพเช เชฐเชเซ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซเชฒ เชกเซเชเชพ เชธเชพเชฅเซ เชเชพเชฎ เชเชฐเชตเซเช เชเซเชฌ เชธเชฐเชณ เช เชจเซ เชตเชงเซ เช เชจเซเชเซเชณ เชเซ.
เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค เชชเซเชเซเชเชฎเชพเช เชธเชฎเชพเชตเชฟเชทเซเช เชฎเซเชเซเชฏ เชเชพเชฐเซเชฏเซ
tidyr เชฎเชพเช เชเซเชทเซเชเชเซเชจเซ เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฟเชค เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชฐเชเชพเชฏเซเชฒ เชเชพเชฐเซเชฏเซเชจเซ เชธเชฎเซเชน เชเซ:
fill()- เช เชเชพเชเชจเชพ เชฎเซเชฒเซเชฏเซ เชธเชพเชฅเซ เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชเซเชเชคเชพ เชฎเซเชฒเซเชฏเซ เชญเชฐเชตเชพ;separate()- เชตเชฟเชญเชพเชเชเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ เชเช เชเซเชทเซเชคเซเชฐเชจเซ เช เชจเซเชเชฎเชพเช เชตเชฟเชญเชพเชเชฟเชค เชเชฐเซ เชเซ;unite()โ เช เชจเซเช เชเซเชทเซเชคเซเชฐเซเชจเซ เชเชเชฎเชพเช เชเซเชกเชตเชพเชจเซเช เชเชพเชฐเซเชฏ เชเชฐเซ เชเซ, เชเชพเชฐเซเชฏเชจเซ เชตเซเชฏเชธเซเชค เชเซเชฐเชฟเชฏเชพseparate();pivot_longer()โ เชเช เชเชพเชฐเซเชฏ เชเซ เชกเซเชเชพเชจเซ เชตเชฟเชถเชพเชณ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเชเชฅเซ เชฒเชพเชเชฌเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฟเชค เชเชฐเซ เชเซ;pivot_wider()- เชเช เชเชพเชฐเซเชฏ เชเซ เชกเซเชเชพเชจเซ เชฒเชพเชเชฌเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเชเชฅเซ เชตเชฟเชถเชพเชณ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฟเชค เชเชฐเซ เชเซ. เชซเชเชเซเชถเชจ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซเชฒ เชเชเชจเซ เชตเชฟเชชเชฐเซเชค เชเชพเชฎเชเซเชฐเซpivot_longer().gather()เชเซเชจเชพ โ เชเช เชเชพเชฐเซเชฏ เชเซ เชกเซเชเชพเชจเซ เชตเชฟเชถเชพเชณ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเชเชฅเซ เชฒเชพเชเชฌเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฟเชค เชเชฐเซ เชเซ;spread()เชเซเชจเชพ - เชเช เชเชพเชฐเซเชฏ เชเซ เชกเซเชเชพเชจเซ เชฒเชพเชเชฌเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเชเชฅเซ เชตเชฟเชถเชพเชณ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฟเชค เชเชฐเซ เชเซ. เชซเชเชเซเชถเชจ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซเชฒ เชเชเชจเซ เชตเชฟเชชเชฐเซเชค เชเชพเชฎเชเซเชฐเซgather().
เชกเซเชเชพเชจเซ เชชเชนเซเชณเชพเชฅเซ เชฒเชพเชเชฌเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เช เชจเซ เชคเซเชจเชพเชฅเซ เชตเชฟเชชเชฐเชฟเชคเชฎเชพเช เชเชจเซเชตเชฐเซเช เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซเชจเซ เชจเชตเซ เชเซเชฏเชพเชฒ
เช
เชเชพเช, เช เชชเซเชฐเชเชพเชฐเชจเชพ เชชเชฐเชฟเชตเชฐเซเชคเชจ เชฎเชพเชเซ เชซเชเชเซเชถเชจเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชฅเชคเซ เชนเชคเซ gather() ะธ spread(). เช เชซเชเชเซเชถเชจเซเชธเชจเชพ เช
เชธเซเชคเชฟเชคเซเชตเชจเชพ เชตเชฐเซเชทเซเชฅเซ, เชคเซ เชธเซเชชเชทเซเช เชฅเช เชเชฏเซเช เชเซ เชเซ เชชเซเชเซเชเชจเชพ เชฒเซเชเช เชธเชนเชฟเชค เชฎเซเชเชพเชญเชพเชเชจเชพ เชตเชชเชฐเชพเชถเชเชฐเซเชคเชพเช เชฎเชพเชเซ, เช เชซเชเชเซเชถเชจเซเชธเชจเชพ เชจเชพเชฎ เช
เชจเซ เชคเซเชฎเชจเซ เชฆเชฒเซเชฒเซ เชเชเชฆเชฎ เชธเซเชชเชทเซเช เชจ เชนเชคเซ, เช
เชจเซ เชคเซเชฎเชจเซ เชถเซเชงเชตเชพเชฎเชพเช เช
เชจเซ เชเชฎเชพเชเชฅเซ เชเชฏเซเช เชซเชเชเซเชถเชจ เชเชจเซเชตเชฐเซเช เชฅเชพเชฏ เชเซ เชคเซ เชธเชฎเชเชตเชพเชฎเชพเช เชฎเซเชถเซเชเซเชฒเซเช เชเชญเซ เชเชฐเซ เชเซ. เชชเชนเซเชณเชพเชฅเซ เชฒเชพเชเชฌเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเซเช เชธเซเชงเซเชจเซ เชคเชพเชฐเซเชเชจเซ เชซเซเชฐเซเชฎ เช
เชจเซ เชเชฒเชเซเช.
เช เชธเชเชฆเชฐเซเชญเซ, เชฎเชพเช เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค เชฌเซ เชจเชตเชพ, เชฎเชนเชคเซเชตเชชเซเชฐเซเชฃ เชเชพเชฐเซเชฏเซ เชเชฎเซเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซเชฏเชพ เชเซ เชเซ เชคเชพเชฐเซเช เชซเซเชฐเซเชฎเชจเซ เชชเชฐเชฟเชตเชฐเซเชคเชฟเชค เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชฐเชเชพเชฏเซเชฒ เชเซ.
ะคัะฝะบัะธะธัะต ััะฝะบัะธะธ pivot_longer() ะธ pivot_wider() เชชเซเชเซเชเชฎเชพเชเชจเซ เชเซเชเชฒเซเช เชธเซเชตเชฟเชงเชพเชเชฅเซ เชชเซเชฐเซเชฐเชฟเชค เชนเชคเชพ cdata, เชเซเชนเซเชจ เชฎเชพเชเชจเซเช เช
เชจเซ เชจเซเชจเชพ เชเซเชฎเซเชฒ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชฌเชจเชพเชตเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซเชฒ.
tidyr 0.8.3.9000 เชจเซเช เชธเซเชฅเซ เชตเชฐเซเชคเชฎเชพเชจ เชธเชเชธเซเชเชฐเชฃ เชเชจเซเชธเซเชเซเชฒ เชเชฐเซ เชฐเชนเซเชฏเซเช เชเซ
เชชเซเชเซเชเชจเซเช เชจเชตเซเช, เชธเซเชฅเซ เชตเชฐเซเชคเชฎเชพเชจ เชธเชเชธเซเชเชฐเชฃ เชเชจเซเชธเซเชเซเชฒ เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค 0.8.3.9000, เชเซเชฏเชพเช เชจเชตเซ เชธเซเชตเชฟเชงเชพเช เชเชชเชฒเชฌเซเชง เชเซ, เชจเซเชเซเชจเชพ เชเซเชกเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซ.
devtools::install_github("tidyverse/tidyr")
เชฒเซเชเชจ เชธเชฎเชฏเซ, เช เชเชพเชฐเซเชฏเซ เชซเชเซเชค GitHub เชชเชฐเชจเชพ เชชเซเชเซเชเชจเชพ เชกเซเชต เชตเชฐเซเชเชจเชฎเชพเช เช เชเชชเชฒเชฌเซเชง เชเซ.
เชจเชตเซ เชธเซเชตเชฟเชงเชพเชเชฎเชพเช เชธเชเชเซเชฐเชฎเชฃ
เชนเชเซเชเชคเชฎเชพเช, เชจเชตเชพ เชเชพเชฐเซเชฏเซ เชธเชพเชฅเซ เชเชพเชฎ เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชเซเชจเซ เชธเซเชเซเชฐเชฟเชชเซเชเซเชจเซ เชธเซเชฅเชพเชจเชพเชเชคเชฐเชฟเชค เชเชฐเชตเซ เชฎเซเชถเซเชเซเชฒ เชจเชฅเซ; เชตเชงเซ เชธเชพเชฐเซ เชฐเซเชคเซ เชธเชฎเชเชตเชพ เชฎเชพเชเซ, เชนเซเช เชเซเชจเชพ เชเชพเชฐเซเชฏเซเชจเชพ เชฆเชธเซเชคเชพเชตเซเชเซเชเชฐเชฃเชฎเชพเชเชฅเซ เชเช เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃ เชฒเชเชถ เช
เชจเซ เชฌเชคเชพเชตเซเชถ เชเซ เชจเชตเชพ เชเชพเชฐเซเชฏเซเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ เชธเชฎเชพเชจ เชเชพเชฎเชเซเชฐเซ เชเซเชตเซ เชฐเซเชคเซ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซ เชเซ. pivot_*() เชเชพเชฐเซเชฏเซ
เชตเชฟเชถเชพเชณ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชจเซ เชฒเชพเชเชฌเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชเชจเซเชตเชฐเซเช เชเชฐเซ.
เชเชเชคเซเชฐ เชเชพเชฐเซเชฏ เชฆเชธเซเชคเชพเชตเซเชเซเชเชฐเชฃเชฎเชพเชเชฅเซ เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃ เชเซเชก
# example
library(dplyr)
stocks <- data.frame(
time = as.Date('2009-01-01') + 0:9,
X = rnorm(10, 0, 1),
Y = rnorm(10, 0, 2),
Z = rnorm(10, 0, 4)
)
# old
stocks_gather <- stocks %>% gather(key = stock,
value = price,
-time)
# new
stocks_long <- stocks %>% pivot_longer(cols = -time,
names_to = "stock",
values_to = "price")
เชฒเชพเชเชฌเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชจเซ เชตเชฟเชถเชพเชณ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฟเชค เชเชฐเชตเซเช.
เชธเซเชชเซเชฐเซเชก เชซเชเชเซเชถเชจ เชฆเชธเซเชคเชพเชตเซเชเซเชเชฐเชฃเชฎเชพเชเชฅเซ เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃ เชเซเชก
# old
stocks_spread <- stocks_gather %>% spread(key = stock,
value = price)
# new
stock_wide <- stocks_long %>% pivot_wider(names_from = "stock",
values_from = "price")
เชเชพเชฐเชฃ เชเซ เชธเชพเชฅเซ เชเชพเชฎ เชเชฐเชตเชพเชจเชพ เชเชชเชฐเชจเชพ เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃเซเชฎเชพเช pivot_longer() ะธ pivot_wider(), เชฎเซเชณ เชเซเชทเซเชเชเชฎเชพเช เชถเซเชฐเซ เชฆเชฒเซเชฒเซเชฎเชพเช เชธเซเชเชฟเชฌเชฆเซเชง เชเซเช เชเซเชฒเชฎ เชจเชฅเซ เชจเชพเชฎเซ_เชจเซ ะธ เชฎเซเชฒเซเชฏเซ_เชจเซ เชคเซเชฎเชจเชพ เชจเชพเชฎ เช
เชตเชคเชฐเชฃ เชเชฟเชนเซเชจเซเชฎเชพเช เชนเซเชตเชพ เชเซเชเช.
เชเช เชเซเชฌเชฒ เชเซ เชเซ เชคเชฎเชจเซ เชจเชตเชพ เชเซเชฏเชพเชฒ เชธเชพเชฅเซ เชเชพเชฎ เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชเซเชตเซ เชฐเซเชคเซ เชธเซเชตเชฟเช เชเชฐเชตเซเช เชคเซ เชธเชฎเชเชตเชพเชฎเชพเช เชฎเชฆเชฆ เชเชฐเชถเซ เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค.
เชฒเซเชเช เชคเชฐเชซเชฅเซ เชจเซเชเชง
เชจเซเชเซเชจเซ เชคเชฎเชพเชฎ เชเซเชเซเชธเซเช เช เชจเซเชเซเชฒเชจเชถเซเชฒ เชเซ, เชนเซเช เชฎเชซเชค เช เชจเซเชตเชพเชฆ เชชเชฃ เชเชนเซเชถ เช เชงเชฟเชเซเชค เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค เชชเซเชธเซเชคเชเชพเชฒเชฏเชจเซ เชตเซเชฌเชธเชพเชเช เชชเชฐเชฅเซ.
เชกเซเชเชพเชจเซ เชตเชฟเชถเชพเชณเชฅเซ เชฒเชพเชเชฌเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชเชจเซเชตเชฐเซเช เชเชฐเชตเชพเชจเซเช เชเช เชธเชฐเชณ เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃ
pivot_longer () โ เชเซเชฒเชฎเชจเซ เชธเชเชเซเชฏเชพ เชเชเชพเชกเซเชจเซ เช
เชจเซ เชชเชเชเซเชคเชฟเชเชจเซ เชธเชเชเซเชฏเชพเชฎเชพเช เชตเชงเชพเชฐเซ เชเชฐเซเชจเซ เชกเซเชเชพ เชธเซเชเชจเซ เชฒเชพเชเชฌเซ เชฌเชจเชพเชตเซ เชเซ.
เชฒเซเชเชฎเชพเช เชชเซเชฐเชธเซเชคเซเชค เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃเซ เชเชฒเชพเชตเชตเชพ เชฎเชพเชเซ, เชคเชฎเชพเชฐเซ เชชเชนเซเชฒเชพ เชเชฐเซเชฐเซ เชชเซเชเซเชเซเชจเซ เชเชจเซเชเซเช เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชเซ:
library(tidyr)
library(dplyr)
library(readr)เชเชพเชฒเซ เชเชนเซเช เชเซ เช เชฎเชพเชฐเซ เชชเชพเชธเซ เชธเชฐเซเชตเซเชเซเชทเชฃเชจเชพ เชชเชฐเชฟเชฃเชพเชฎเซ เชธเชพเชฅเซเชจเซเช เชเซเชฌเชฒ เชเซ เชเซเชฎเชพเช (เช เชจเซเชฏ เชตเชธเซเชคเซเชเชจเซ เชธเชพเชฅเซ) เชฒเซเชเซเชจเซ เชคเซเชฎเชจเชพ เชงเชฐเซเชฎ เช เชจเซ เชตเชพเชฐเซเชทเชฟเช เชเชตเช เชตเชฟเชถเซ เชชเซเชเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซเชฏเซเช เชเซ:
#> # A tibble: 18 x 11
#> religion `<$10k` `$10-20k` `$20-30k` `$30-40k` `$40-50k` `$50-75k`
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Agnostic 27 34 60 81 76 137
#> 2 Atheist 12 27 37 52 35 70
#> 3 Buddhist 27 21 30 34 33 58
#> 4 Catholic 418 617 732 670 638 1116
#> 5 Donโt kโฆ 15 14 15 11 10 35
#> 6 Evangelโฆ 575 869 1064 982 881 1486
#> 7 Hindu 1 9 7 9 11 34
#> 8 Historiโฆ 228 244 236 238 197 223
#> 9 Jehovahโฆ 20 27 24 24 21 30
#> 10 Jewish 19 19 25 25 30 95
#> # โฆ with 8 more rows, and 4 more variables: `$75-100k` <dbl>,
#> # `$100-150k` <dbl>, `>150k` <dbl>, `Don't know/refused` <dbl>เช เชเซเชทเซเชเชเชฎเชพเช เชเชคเซเชคเชฐเชฆเชพเชคเชพเชเชจเซ เชงเชฐเซเชฎ เชกเซเชเชพ เชชเชเชเซเชคเชฟเชเชฎเชพเช เชเซ เช
เชจเซ เชเชตเชเชจเชพ เชธเซเชคเชฐเซ เชเซเชฒเชฎเชจเชพ เชจเชพเชฎเซเชฎเชพเช เชซเซเชฒเชพเชฏเซเชฒเชพ เชเซ. เชฆเชฐเซเช เชถเซเชฐเซเชฃเซเชฎเชพเชเชฅเซ เชเชคเซเชคเชฐเชฆเชพเชคเชพเชเชจเซ เชธเชเชเซเชฏเชพ เชงเชฐเซเชฎ เช
เชจเซ เชเชตเช เชธเซเชคเชฐเชจเชพ เชเชเชคเชฐเชเซเชฆ เชชเชฐ เชธเซเชฒ เชฎเซเชฒเซเชฏเซเชฎเชพเช เชธเชเชเซเชฐเชนเชฟเชค เชเซ. เชเซเชทเซเชเชเชจเซ เชธเซเชเชก, เชฏเซเชเซเชฏ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชฒเชพเชตเชตเชพ เชฎเชพเชเซ, เชคเซเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชชเซเชฐเชคเซเช เชเซ pivot_longer():
pew %>%
pivot_longer(cols = -religion, names_to = "income", values_to = "count")pew %>%
pivot_longer(cols = -religion, names_to = "income", values_to = "count")
#> # A tibble: 180 x 3
#> religion income count
#> <chr> <chr> <dbl>
#> 1 Agnostic <$10k 27
#> 2 Agnostic $10-20k 34
#> 3 Agnostic $20-30k 60
#> 4 Agnostic $30-40k 81
#> 5 Agnostic $40-50k 76
#> 6 Agnostic $50-75k 137
#> 7 Agnostic $75-100k 122
#> 8 Agnostic $100-150k 109
#> 9 Agnostic >150k 84
#> 10 Agnostic Don't know/refused 96
#> # โฆ with 170 more rowsเชเชพเชฐเซเชฏ เชฆเชฒเซเชฒเซ pivot_longer()
- เชชเซเชฐเชฅเชฎ เชฆเชฒเซเชฒ เชเซเชฒเซเชธ, เชตเชฐเซเชฃเชตเซ เชเซ เชเซ เชเช เชเซเชฒเชฎเชจเซ เชฎเชฐเซเช เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชเซ. เช เชเชฟเชธเซเชธเชพเชฎเชพเช, เชธเชฟเชตเชพเชฏเชจเชพ เชคเชฎเชพเชฎ เชเซเชฒเชฎ เชธเชฎเชฏ.
- เชฆเชฒเซเชฒ เชจเชพเชฎเซ_เชจเซ เชตเซเชฐเซเชเชฌเชฒเชจเซเช เชจเชพเชฎ เชเชชเซ เชเซ เชเซ เช เชฎเซ เชเชเซเชเซเชค เชเชฐเซเชฒ เชเซเชฒเชฎเชจเชพ เชจเชพเชฎ เชชเชฐเชฅเซ เชฌเชจเชพเชตเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเชถเซ.
- เชฎเซเชฒเซเชฏเซ_เชจเซ เชเช เชเชฒเชจเซเช เชจเชพเชฎ เชเชชเซ เชเซ เชเซ เชฎเชฐเซเช เชเชฐเซเชฒ เชเซเชฒเชฎเชจเชพ เชเซเชทเซเชจเชพ เชฎเซเชฒเซเชฏเซเชฎเชพเช เชธเชเชเซเชฐเชนเชฟเชค เชกเซเชเชพเชฎเชพเชเชฅเซ เชฌเชจเชพเชตเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเชถเซ.
เชธเซเชชเซเชฐเชฟเชซเซเชเซเชธเชฟเชธเซ
เช เชชเซเชเซเชเชจเซ เชจเชตเซ เชเชพเชฐเซเชฏเชเซเชทเชฎเชคเชพ เชเซ เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค, เชเซ เชฒเซเชเชธเซ เชเชพเชฐเซเชฏเซ เชธเชพเชฅเซ เชเชพเชฎ เชเชฐเชคเซ เชตเชเชคเซ เช เชเชพเช เช เชจเซเชชเชฒเชฌเซเชง เชนเชคเซเช.
เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เช เชกเซเชเชพ เชซเซเชฐเซเชฎ เชเซ, เชเซเชจเซ เชฆเชฐเซเช เชชเชเชเซเชคเชฟ เชจเชตเซ เชเชเชเชชเซเช เชคเชพเชฐเซเช เชซเซเชฐเซเชฎเชฎเชพเช เชเช เชเซเชฒเชฎเชจเซ เช เชจเซเชฒเชเซเชทเซ เชเซ, เช เชจเซ เชฌเซ เชตเชฟเชถเชฟเชทเซเช เชเซเชฒเชฎ เชเซ เชเชจเชพเชฅเซ เชถเชฐเซ เชฅเชพเชฏ เชเซ:
- เชจเชพเชฎ เชฎเซเชณ เชเซเชฒเชฎ เชจเชพเชฎ เชธเชฎเชพเชตเซ เชเซ.
- .เชฎเซเชฒเซเชฏ เชเซเชฒเชฎเชจเซเช เชจเชพเชฎ เชธเชฎเชพเชตเซ เชเซ เชเซเชฎเชพเช เชธเซเชฒ เชฎเซเชฒเซเชฏเซ เชนเชถเซ.
เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃเชจเซ เชฌเชพเชเซเชจเซ เชเซเชฒเชฎ เชชเซเชฐเชคเชฟเชฌเชฟเชเชฌเชฟเชค เชเชฐเซ เชเซ เชเซ เชจเชตเซ เชเซเชฒเชฎ เชเซเชตเซ เชฐเซเชคเซ เชธเชเชเซเชเชฟเชค เชเซเชฒเชฎเชจเซเช เชจเชพเชฎ เชชเซเชฐเชฆเชฐเซเชถเชฟเชค เชเชฐเชถเซ เชจเชพเชฎ.
เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เชเซเชฒเชฎเชจเชพ เชจเชพเชฎเชฎเชพเช เชธเชเชเซเชฐเชนเชฟเชค เชฎเซเชเชพเชกเซเชเชพเชจเซเช เชตเชฐเซเชฃเชจ เชเชฐเซ เชเซ, เชเซเชฎเชพเช เชฆเชฐเซเช เชเซเชฒเชฎ เชฎเชพเชเซ เชเช เชชเชเชเซเชคเชฟ เช เชจเซ เชฆเชฐเซเช เชตเซเชฐเชฟเชฏเซเชฌเชฒ เชฎเชพเชเซ เชเช เชเซเชฒเชฎ, เชเซเชฒเชฎเชจเชพ เชจเชพเชฎ เชธเชพเชฅเซ เชฎเชณเซเชจเซ, เช เชตเซเชฏเชพเชเซเชฏเชพ เช เชคเซเชฏเชพเชฐเซ เชเซเชเชเชตเชฃเชญเชฐเซ เชฒเชพเชเซ เชเซ, เชชเชฐเชเชคเซ เชฅเซเชกเชพ เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃเซ เชเซเชฏเชพ เชชเชเซ เชคเซ เชเชฃเซเช เชฌเชจเซ เชเชถเซ. เชธเซเชชเชทเซเช
เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃเชจเซ เชฎเซเชฆเซเชฆเซ เช เชเซ เชเซ เชคเชฎเซ เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฟเชค เชกเซเชเชพเชซเซเชฐเซเชฎ เชฎเชพเชเซ เชจเชตเชพ เชฎเซเชเชพเชกเซเชเชพเชจเซ เชชเซเชจเชเชชเซเชฐเชพเชชเซเชค, เชธเชเชถเซเชงเชฟเชค เช เชจเซ เชตเซเชฏเชพเชเซเชฏเชพเชฏเชฟเชค เชเชฐเซ เชถเชเซ เชเซ.
เชเซเชทเซเชเชเชจเซ เชตเชฟเชถเชพเชณ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเชเชฅเซ เชฒเชพเชเชฌเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชเชจเซเชตเชฐเซเช เชเชฐเชคเซ เชตเชเชคเซ เชตเชฟเชถเชฟเชทเซเชเชคเชพเช เชธเชพเชฅเซ เชเชพเชฎ เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ, เชซเชเชเซเชถเชจเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซ pivot_longer_spec().
เช เชเชพเชฐเซเชฏ เชเซเชตเซ เชฐเซเชคเซ เชเชพเชฐเซเชฏ เชเชฐเซ เชเซ เชคเซ เช เชเซ เชเซ เชคเซ เชเซเชเชชเชฃ เชคเชพเชฐเซเช เชซเซเชฐเซเชฎ เชฒเซ เชเซ เช เชจเซ เชเชชเชฐ เชตเชฐเซเชฃเชตเซเชฒ เชฐเซเชคเซ เชคเซเชจเซ เชฎเซเชเชพเชกเซเชเชพ เชเชจเชฐเซเช เชเชฐเซ เชเซ.
เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃ เชคเชฐเซเชเซ, เชเชพเชฒเซ เชชเซเชเซเช เชธเชพเชฅเซ เชชเซเชฐเชฆเชพเชจ เชเชฐเชพเชฏเซเชฒ เชกเซเชเชพเชธเซเชเชจเซ เชฒเชเช เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค. เช เชกเซเชเชพเชธเซเชเชฎเชพเช เชเซเชทเชฏ เชฐเซเชเชจเซ เชเชเชจเชพเช เชชเชฐ เชเชเชคเชฐเชฐเชพเชทเซเชเซเชฐเซเชฏ เชเชฐเซเชเซเชฏ เชธเชเชธเซเชฅเชพ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชชเซเชฐเชฆเชพเชจ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซเชฒเซ เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เชถเชพเชฎเซเชฒ เชเซ.
who
#> # A tibble: 7,240 x 60
#> country iso2 iso3 year new_sp_m014 new_sp_m1524 new_sp_m2534
#> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <int> <int>
#> 1 Afghanโฆ AF AFG 1980 NA NA NA
#> 2 Afghanโฆ AF AFG 1981 NA NA NA
#> 3 Afghanโฆ AF AFG 1982 NA NA NA
#> 4 Afghanโฆ AF AFG 1983 NA NA NA
#> 5 Afghanโฆ AF AFG 1984 NA NA NA
#> 6 Afghanโฆ AF AFG 1985 NA NA NA
#> 7 Afghanโฆ AF AFG 1986 NA NA NA
#> 8 Afghanโฆ AF AFG 1987 NA NA NA
#> 9 Afghanโฆ AF AFG 1988 NA NA NA
#> 10 Afghanโฆ AF AFG 1989 NA NA NA
#> # โฆ with 7,230 more rows, and 53 more variablesเชเชพเชฒเซ เชคเซเชจเซ เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เชฌเชจเชพเชตเซเช.
spec <- who %>%
pivot_longer_spec(new_sp_m014:newrel_f65, values_to = "count")#> # A tibble: 56 x 3
#> .name .value name
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 new_sp_m014 count new_sp_m014
#> 2 new_sp_m1524 count new_sp_m1524
#> 3 new_sp_m2534 count new_sp_m2534
#> 4 new_sp_m3544 count new_sp_m3544
#> 5 new_sp_m4554 count new_sp_m4554
#> 6 new_sp_m5564 count new_sp_m5564
#> 7 new_sp_m65 count new_sp_m65
#> 8 new_sp_f014 count new_sp_f014
#> 9 new_sp_f1524 count new_sp_f1524
#> 10 new_sp_f2534 count new_sp_f2534
#> # โฆ with 46 more rowsเชเซเชทเซเชคเซเชฐเซ เชฆเซเชถ, isoxnumx, isoxnumx เชชเชนเซเชฒเซเชฅเซ เชเชฒ เชเซ. เช เชฎเชพเชฐเซเช เชเชพเชฐเซเชฏ เชเซเชฒเชฎเซเชธ เชธเชพเชฅเซ เชซเซเชฒเชฟเชช เชเชฐเชตเชพเชจเซเช เชเซ new_sp_m014 เชชเชฐ newrel_f65.
เช เชเซเชฒเชฎเชจเชพ เชจเชพเชฎ เชจเซเชเซเชจเซ เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เชธเชเชเซเชฐเชนเชฟเชค เชเชฐเซ เชเซ:
- เชเชชเชธเชฐเซเช
new_เชธเซเชเชตเซ เชเซ เชเซ เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชเซเชทเชฏ เชฐเซเชเชจเชพ เชจเชตเชพ เชเซเชธเซเชจเซ เชกเซเชเชพ เชเซ, เชตเชฐเซเชคเชฎเชพเชจ เชคเชพเชฐเซเช เชซเซเชฐเซเชฎเชฎเชพเช เชซเชเซเชค เชจเชตเชพ เชฐเซเชเซเชจเซ เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เชเซ, เชคเซเชฅเซ เชตเชฐเซเชคเชฎเชพเชจ เชธเชเชฆเชฐเซเชญเชฎเชพเช เช เชเชชเชธเชฐเซเชเชจเซ เชเซเช เช เชฐเซเชฅ เชจเชฅเซ. sp/rel/sp/epเชฐเซเชเชจเชพ เชจเชฟเชฆเชพเชจ เชฎเชพเชเซเชจเซ เชชเชฆเซเชงเชคเชฟเชจเซเช เชตเชฐเซเชฃเชจ เชเชฐเซ เชเซ.m/fเชฆเชฐเซเชฆเซเชจเซเช เชฒเชฟเชเช.014/1524/2535/3544/4554/65เชฆเชฐเซเชฆเซเชจเซ เชตเชฏ เชถเซเชฐเซเชฃเซ.
เชเชชเชฃเซ เชซเชเชเซเชถเชจเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ เช เชเซเชฒเชฎเชจเซ เชตเชฟเชญเชพเชเชฟเชค เชเชฐเซ เชถเชเซเช เชเซเช extract()เชจเชฟเชฏเชฎเชฟเชค เช
เชญเชฟเชตเซเชฏเชเซเชคเชฟเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ.
spec <- spec %>%
extract(name, c("diagnosis", "gender", "age"), "new_?(.*)_(.)(.*)")#> # A tibble: 56 x 5
#> .name .value diagnosis gender age
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 new_sp_m014 count sp m 014
#> 2 new_sp_m1524 count sp m 1524
#> 3 new_sp_m2534 count sp m 2534
#> 4 new_sp_m3544 count sp m 3544
#> 5 new_sp_m4554 count sp m 4554
#> 6 new_sp_m5564 count sp m 5564
#> 7 new_sp_m65 count sp m 65
#> 8 new_sp_f014 count sp f 014
#> 9 new_sp_f1524 count sp f 1524
#> 10 new_sp_f2534 count sp f 2534
#> # โฆ with 46 more rowsเชเซเชชเชพ เชเชฐเซเชจเซ เชเซเชฒเชฎ เชจเซเชเชงเซ เชจเชพเชฎ เชฎเซเชณ เชกเซเชเชพเชธเซเชเชจเชพ เชเซเชฒเชฎ เชจเชพเชฎเซเชฎเชพเช เช เช เชฎเชพเชฐเซเช เช เชจเซเชเซเชฐเชฎเชฃเชฟเชเชพ เชนเซเชตเชพเชฅเซ เชฏเชฅเชพเชตเชค เชฐเชนเซเชตเซเช เชเซเชเช.
เชฒเชฟเชเช เช เชจเซ เชเชเชฎเชฐ (เชเซเชฒเชฎเซเชธ เชฒเชฟเชเช ะธ เชเชเชฎเชฐ) เชชเชพเชธเซ เชจเชฟเชถเซเชเชฟเชค เช เชจเซ เชเชพเชฃเซเชคเชพ เชฎเซเชฒเซเชฏเซ เชเซ, เชคเซเชฅเซ เช เชเซเชฒเชฎเชจเซ เชชเชฐเชฟเชฌเชณเซเชฎเชพเช เชเชจเซเชตเชฐเซเช เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชญเชฒเชพเชฎเชฃ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซ เชเซ:
spec <- spec %>%
mutate(
gender = factor(gender, levels = c("f", "m")),
age = factor(age, levels = unique(age), ordered = TRUE)
) เชเซเชฒเซเชฒเซ, เช
เชฎเซ เชฎเซเชณ เชคเชพเชฐเซเช เชซเซเชฐเซเชฎ เชชเชฐ เชฌเชจเชพเชตเซเชฒ เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เชฒเชพเชเซ เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชเซ เชเชชเชฃเซ เชฆเชฒเซเชฒเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชเซ เชธเซเชชเซเช เชเชพเชฐเซเชฏเชฎเชพเช pivot_longer().
who %>% pivot_longer(spec = spec)
#> # A tibble: 405,440 x 8
#> country iso2 iso3 year diagnosis gender age count
#> <chr> <chr> <chr> <int> <chr> <fct> <ord> <int>
#> 1 Afghanistan AF AFG 1980 sp m 014 NA
#> 2 Afghanistan AF AFG 1980 sp m 1524 NA
#> 3 Afghanistan AF AFG 1980 sp m 2534 NA
#> 4 Afghanistan AF AFG 1980 sp m 3544 NA
#> 5 Afghanistan AF AFG 1980 sp m 4554 NA
#> 6 Afghanistan AF AFG 1980 sp m 5564 NA
#> 7 Afghanistan AF AFG 1980 sp m 65 NA
#> 8 Afghanistan AF AFG 1980 sp f 014 NA
#> 9 Afghanistan AF AFG 1980 sp f 1524 NA
#> 10 Afghanistan AF AFG 1980 sp f 2534 NA
#> # โฆ with 405,430 more rowsเช เชฎเซ เชนเชฎเชฃเชพเช เชเซ เชเชฐเซเชฏเซเช เชเซ เชคเซ เชฌเชงเซเช เชจเซเชเซ เชชเซเชฐเชฎเชพเชฃเซ เชฏเซเชเชจเชพเชเซเชฏ เชฐเซเชคเซ เชฆเชฐเซเชถเชพเชตเซ เชถเชเชพเชฏ เชเซ:
เชฌเชนเซเชตเชฟเชง เชฎเซเชฒเซเชฏเซเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ (.value)
เชเชชเชฐเชจเชพ เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃเชฎเชพเช, เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เชเซเชฒเชฎ .เชฎเซเชฒเซเชฏ เชฎเชพเชคเซเชฐ เชเช เชฎเซเชฒเซเชฏ เชงเชฐเชพเชตเซ เชเซ, เชฎเซเชเชพเชญเชพเชเชจเชพ เชเชฟเชธเซเชธเชพเชเชฎเชพเช เช เชเซเชธ เชเซ.
เชชเชฐเชเชคเซ เชชเซเชฐเชธเชเชเซเชชเชพเชค เชเชตเซ เชชเชฐเชฟเชธเซเชฅเชฟเชคเชฟ เชเชญเซ เชฅเช เชถเชเซ เชเซ เชเซเชฏเชพเชฐเซ เชคเชฎเชพเชฐเซ เชฎเซเชฒเซเชฏเซเชฎเชพเช เชตเชฟเชตเชฟเชง เชกเซเชเชพ เชชเซเชฐเชเชพเชฐเซ เชธเชพเชฅเซ เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเชเชฅเซ เชกเซเชเชพ เชเชเชคเซเชฐเชฟเชค เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชนเซเชฏ. เชฒเซเชเชธเซ เชซเชเชเซเชถเชจเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเชตเซ spread() เช เชเชฐเชตเซเช เชเซเชฌ เชฎเซเชถเซเชเซเชฒ เชนเชถเซ.
เชจเซเชเซเชจเซเช เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃ เชฎเชพเชเชฅเซ เชฒเซเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซเชฏเซเช เชเซ เชชเซเชเซเช เชฎเชพเชเซ เชกเซเชเชพ.เชเซเชฌเชฒ.
เชเชพเชฒเซ เชคเชพเชฒเซเชฎ เชกเซเชเชพเชซเซเชฐเซเชฎ เชฌเชจเชพเชตเซเช.
family <- tibble::tribble(
~family, ~dob_child1, ~dob_child2, ~gender_child1, ~gender_child2,
1L, "1998-11-26", "2000-01-29", 1L, 2L,
2L, "1996-06-22", NA, 2L, NA,
3L, "2002-07-11", "2004-04-05", 2L, 2L,
4L, "2004-10-10", "2009-08-27", 1L, 1L,
5L, "2000-12-05", "2005-02-28", 2L, 1L,
)
family <- family %>% mutate_at(vars(starts_with("dob")), parse_date)#> # A tibble: 5 x 5
#> family dob_child1 dob_child2 gender_child1 gender_child2
#> <int> <date> <date> <int> <int>
#> 1 1 1998-11-26 2000-01-29 1 2
#> 2 2 1996-06-22 NA 2 NA
#> 3 3 2002-07-11 2004-04-05 2 2
#> 4 4 2004-10-10 2009-08-27 1 1
#> 5 5 2000-12-05 2005-02-28 2 1เชฌเชจเชพเชตเซเชฒ เชคเชพเชฐเซเช เชซเซเชฐเซเชฎเชฎเชพเช เชฆเชฐเซเช เชฒเชพเชเชจเชฎเชพเช เชเช เชชเชฐเชฟเชตเชพเชฐเชจเชพ เชฌเชพเชณเชเซเชจเซ เชกเซเชเชพ เชเซ. เชเซเชเซเชเชฌเชฎเชพเช เชเช เชเซ เชฌเซ เชฌเชพเชณเชเซ เชนเซเช เชถเชเซ เชเซ. เชฆเชฐเซเช เชฌเชพเชณเช เชฎเชพเชเซ, เชเชจเซเชฎ เชคเชพเชฐเซเช เช เชจเซ เชฒเชฟเชเช เชชเชฐ เชกเซเชเชพ เชชเซเชฐเชฆเชพเชจ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซ เชเซ, เช เชจเซ เชฆเชฐเซเช เชฌเชพเชณเช เชฎเชพเชเซเชจเซ เชกเซเชเชพ เช เชฒเช เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชเซ; เช เชฎเชพเชฐเซเช เชเชพเชฐเซเชฏ เชตเชฟเชถเซเชฒเซเชทเชฃ เชฎเชพเชเซ เช เชกเซเชเชพเชจเซ เชฏเซเชเซเชฏ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชฒเชพเชตเชตเชพเชจเซเช เชเซ.
เชฎเชนเซเชฐเชฌเชพเชจเซ เชเชฐเซเชจเซ เชจเซเชเชง เชเชฐเซ เชเซ เชฆเชฐเซเช เชฌเชพเชณเช เชตเชฟเชถเซเชจเซ เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เชธเชพเชฅเซ เช
เชฎเชพเชฐเซ เชชเชพเชธเซ เชฌเซ เชเชฒเซ เชเซ: เชคเซเชฎเชจเซเช เชฒเชฟเชเช เช
เชจเซ เชเชจเซเชฎ เชคเชพเชฐเซเช (เชเชชเชธเชฐเซเช เชธเชพเชฅเซ เชเซเชฒเชฎ เชกเซเชช เชเชจเซเชฎ เชคเชพเชฐเซเช, เชเชชเชธเชฐเซเช เชธเชพเชฅเซ เชเซเชฒเชฎ เชธเชฎเชพเชตเซ เชเซ เชฒเชฟเชเช เชฌเชพเชณเชเชจเซเช เชฒเชฟเชเช เชธเชฎเชพเชตเซ เชเซ). เช
เชชเซเชเซเชทเชฟเชค เชชเชฐเชฟเชฃเชพเชฎ เช เชเซ เชเซ เชคเซเช เช
เชฒเช เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชฆเซเชเชพเชตเชพ เชเซเชเช. เช
เชฎเซ เชเช เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เชเชจเชฐเซเช เชเชฐเซเชจเซ เช เชเชฐเซ เชถเชเซเช เชเซเช เชเซเชฎเชพเช เชเซเชฒเชฎ .value เชฌเซ เช
เชฒเช เช
เชฒเช เช
เชฐเซเชฅ เชนเชถเซ.
spec <- family %>%
pivot_longer_spec(-family) %>%
separate(col = name, into = c(".value", "child"))%>%
mutate(child = parse_number(child))
#> # A tibble: 4 x 3
#> .name .value child
#> <chr> <chr> <dbl>
#> 1 dob_child1 dob 1
#> 2 dob_child2 dob 2
#> 3 gender_child1 gender 1
#> 4 gender_child2 gender 2เชคเซเชฅเซ, เชเชพเชฒเซ เชเชชเชฐเซเชเซเชค เชเซเชก เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเชคเซ เชเซเชฐเชฟเชฏเชพเช เชชเชฐ เชเช เชชเชเชฒเซเช-เชฆเชฐ-เชชเชเชฒเชพเช เชเซเชเช.
pivot_longer_spec(-family)- เชเช เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เชฌเชจเชพเชตเซ เชเซ เชเซ เชซเซเชฎเชฟเชฒเซ เชเซเชฒเชฎ เชธเชฟเชตเชพเชฏเชจเชพ เชคเชฎเชพเชฎ เชตเชฐเซเชคเชฎเชพเชจ เชเซเชฒเชฎเชจเซ เชธเชเชเซเชเชฟเชค เชเชฐเซ.separate(col = name, into = c(".value", "child"))- เชเซเชฒเชฎ เชตเชฟเชญเชพเชเชฟเชค เชเชฐเซ เชจเชพเชฎ, เชเซเชฎเชพเช เช เชเชกเชฐเชธเซเชเซเชฐเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ เช เชจเซ เชชเชฐเชฟเชฃเชพเชฎเซ เชฎเซเชฒเซเชฏเซเชจเซ เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชฆเชพเชเชฒ เชเชฐเซเชจเซ, เชธเซเชคเซเชฐเซเชค เชเซเชทเซเชคเซเชฐเซเชจเชพ เชจเชพเชฎเซ เชถเชพเชฎเซเชฒ เชเซ .เชฎเซเชฒเซเชฏ ะธ เชฌเชพเชณเช.mutate(child = parse_number(child))- เชซเซเชฒเซเชก เชฎเซเชฒเซเชฏเซเชจเซ เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฟเชค เชเชฐเซ เชฌเชพเชณเช เชเซเชเซเชธเซเชเชฅเซ เชเชเชเชกเชพเชเซเชฏ เชกเซเชเชพ เชชเซเชฐเชเชพเชฐ เชธเซเชงเซ.
เชนเชตเซ เชเชชเชฃเซ เชชเชฐเชฟเชฃเชพเชฎเซ เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃเชจเซ เชฎเซเชณ เชกเซเชเชพเชซเซเชฐเซเชฎ เชชเชฐ เชฒเชพเชเซ เชเชฐเซ เชถเชเซเช เชเซเช เช เชจเซ เชเซเชฌเชฒเชจเซ เชเชเซเชเชฟเชค เชธเซเชตเชฐเซเชชเชฎเชพเช เชฒเชพเชตเซ เชถเชเซเช เชเซเช.
family %>%
pivot_longer(spec = spec, na.rm = T)#> # A tibble: 9 x 4
#> family child dob gender
#> <int> <dbl> <date> <int>
#> 1 1 1 1998-11-26 1
#> 2 1 2 2000-01-29 2
#> 3 2 1 1996-06-22 2
#> 4 3 1 2002-07-11 2
#> 5 3 2 2004-04-05 2
#> 6 4 1 2004-10-10 1
#> 7 4 2 2009-08-27 1
#> 8 5 1 2000-12-05 2
#> 9 5 2 2005-02-28 1เช
เชฎเซ เชฆเชฒเซเชฒเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเช เชเซเช na.rm = TRUE, เชเชพเชฐเชฃ เชเซ เชกเซเชเชพเชจเซเช เชตเชฐเซเชคเชฎเชพเชจ เชธเซเชตเชฐเซเชช เช
เชธเซเชคเชฟเชคเซเชตเชฎเชพเช เชจเชฅเซ เชคเซเชตเชพ เช
เชตเชฒเซเชเชจเซ เชฎเชพเชเซ เชตเชงเชพเชฐเชพเชจเซ เชชเชเชเซเชคเชฟเช เชฌเชจเชพเชตเชตเชพเชจเซ เชซเชฐเช เชชเชพเชกเซ เชเซ. เชเชพเชฐเชฃ เชเซ เชเซเชเซเชเชฌ 2 เชฎเชพเช เชเช เช เชฌเชพเชณเช เชเซ, na.rm = TRUE เชฌเชพเชเชฏเชงเชฐเซ เชเชชเซ เชเซ เชเซ เชเซเชเซเชเชฌ 2 เชจเซ เชเชเชเชชเซเชเชฎเชพเช เชเช เชชเชเชเซเชคเชฟ เชนเชถเซ.
เชคเชพเชฐเซเช เชซเซเชฐเซเชฎเซเชธเชจเซ เชฒเชพเชเชฌเชพเชฎเชพเชเชฅเซ เชตเชฟเชถเชพเชณ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฟเชค เชเชฐเซ เชฐเชนเซเชฏเชพเช เชเซ
pivot_wider() - เช เชตเซเชฏเชธเซเชค เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐ เชเซ, เช
เชจเซ เชเชฒเชเซเช เชชเชเชเซเชคเชฟเชเชจเซ เชธเชเชเซเชฏเชพ เชเชเชพเชกเซเชจเซ เชคเชพเชฐเซเช เชซเซเชฐเซเชฎเชจเชพ เชเซเชฒเชฎเชจเซ เชธเชเชเซเชฏเชพเชฎเชพเช เชตเชงเชพเชฐเซ เชเชฐเซ เชเซ.
เชกเซเชเชพเชจเซ เชธเซเชเชก เชธเซเชตเชฐเซเชชเชฎเชพเช เชฒเชพเชตเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เช เชชเซเชฐเชเชพเชฐเชจเชพ เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฃเชจเซ เชญเชพเชเซเชฏเซ เช เชเชชเชฏเซเช เชฅเชพเชฏ เชเซ, เชเซ เชเซ, เช เชคเชเชจเซเช เชชเซเชฐเชธเซเชคเซเชคเชฟเชเชฎเชพเช เชเชชเชฏเซเชเชฎเชพเช เชฒเซเชตเชพเชคเชพ เชชเชฟเชตเช เชเซเชทเซเชเชเซ เชฌเชจเชพเชตเชตเชพ เช เชฅเชตเชพ เชเซเชเชฒเชพเช เช เชจเซเชฏ เชธเชพเชงเชจเซ เชธเชพเชฅเซ เชธเชเชเชฒเชจ เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชเชชเชฏเซเชเซ เชฅเช เชถเชเซ เชเซ.
เชเชฐเซเชเชฐ เชเชพเชฐเซเชฏเซ pivot_longer() ะธ pivot_wider() เชธเชชเซเชฐเชฎเชพเชฃ เชเซ, เช
เชจเซ เชเซเชฐเชฟเชฏเชพเช เชเชเชฌเซเชเชพเชฅเซ เชตเชฟเชชเชฐเซเชค เชชเซเชฆเชพ เชเชฐเซ เชเซ, เชเชเชฒเซ เชเซ: df %>% pivot_longer(spec = spec) %>% pivot_wider(spec = spec) ะธ df %>% pivot_wider(spec = spec) %>% pivot_longer(spec = spec) เชฎเซเชณ เชกเซเชเชซ เชชเชฐเชค เชเชฐเชถเซ.
เชเซเชทเซเชเชเชจเซ เชตเชฟเชถเชพเชณ เชซเซเชฐเซเชฎเซเชเชฎเชพเช เชเชจเซเชตเชฐเซเช เชเชฐเชตเชพเชจเซเช เชธเซเชฅเซ เชธเชฐเชณ เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃ
เชเชพเชฐเซเชฏ เชเซเชตเซ เชฐเซเชคเซ เชเชพเชฐเซเชฏ เชเชฐเซ เชเซ เชคเซ เชฆเชฐเซเชถเชพเชตเชตเชพ เชฎเชพเชเซ pivot_wider() เช
เชฎเซ เชกเซเชเชพเชธเซเชเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชถเซเช เชฎเชพเชเชฒเซเช, เชเซ เชตเชฟเชตเชฟเชง เชธเซเชเซเชถเชจเซ เชจเชฆเซเชฎเชพเช เชฎเชพเชเชฒเซเชเชจเซ เชนเชฟเชฒเชเชพเชฒ เชเซเชตเซ เชฐเซเชคเซ เชฐเซเชเซเชฐเซเชก เชเชฐเซ เชเซ เชคเซเชจเซ เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เชธเชเชเซเชฐเชนเชฟเชค เชเชฐเซ เชเซ.
#> # A tibble: 114 x 3
#> fish station seen
#> <fct> <fct> <int>
#> 1 4842 Release 1
#> 2 4842 I80_1 1
#> 3 4842 Lisbon 1
#> 4 4842 Rstr 1
#> 5 4842 Base_TD 1
#> 6 4842 BCE 1
#> 7 4842 BCW 1
#> 8 4842 BCE2 1
#> 9 4842 BCW2 1
#> 10 4842 MAE 1
#> # โฆ with 104 more rowsเชฎเซเชเชพ เชญเชพเชเชจเชพ เชเชฟเชธเซเชธเชพเชเชฎเชพเช, เช เชเซเชทเซเชเช เชตเชงเซ เชฎเชพเชนเชฟเชคเซเชชเซเชฐเชฆ เช เชจเซ เชเชชเชฏเซเชเชฎเชพเช เชธเชฐเชณ เชนเชถเซ เชเซ เชคเชฎเซ เชฆเชฐเซเช เชธเซเชเซเชถเชจ เชฎเชพเชเซเชจเซ เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เช เชฒเช เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชฐเชเซ เชเชฐเซ เชเซ.
fish_encounters %>% pivot_wider(names_from = station, values_from = seen)
fish_encounters %>% pivot_wider(names_from = station, values_from = seen)
#> # A tibble: 19 x 12
#> fish Release I80_1 Lisbon Rstr Base_TD BCE BCW BCE2 BCW2 MAE
#> <fct> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
#> 1 4842 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> 2 4843 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> 3 4844 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> 4 4845 1 1 1 1 1 NA NA NA NA NA
#> 5 4847 1 1 1 NA NA NA NA NA NA NA
#> 6 4848 1 1 1 1 NA NA NA NA NA NA
#> 7 4849 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
#> 8 4850 1 1 NA 1 1 1 1 NA NA NA
#> 9 4851 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
#> 10 4854 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
#> # โฆ with 9 more rows, and 1 more variable: MAW <int>เช เชกเซเชเชพ เชธเซเช เชฎเชพเชคเซเชฐ เชคเซเชฏเชพเชฐเซ เช เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เชฐเซเชเซเชฐเซเชก เชเชฐเซ เชเซ เชเซเชฏเชพเชฐเซ เชธเซเชเซเชถเชจ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชฎเชพเชเชฒเซเช เชฎเชณเซ เชเชตเซ เชนเซเชฏ, เชเชเชฒเซ เชเซ. เชเซ เชเซเช เชธเซเชเซเชถเชจ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชเซเช เชฎเชพเชเชฒเซ เชฐเซเชเซเชฐเซเชก เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซ เชจ เชนเซเชฏ, เชคเซ เช เชกเซเชเชพ เชเซเชทเซเชเชเชฎเชพเช เชฐเชนเซเชถเซ เชจเชนเซเช. เชเชจเซ เช เชฐเซเชฅ เช เชเซ เชเซ เชเชเชเชชเซเช NA เชธเชพเชฅเซ เชญเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเชถเซ.
เชเซ เชเซ, เช เชเชฟเชธเซเชธเชพเชฎเชพเช เชเชชเชฃเซ เชเชพเชฃเซเช เชเซเช เชเซ เชฐเซเชเซเชฐเซเชกเชจเซ เชเซเชฐเชนเชพเชเชฐเซเชจเซ เช
เชฐเซเชฅ เช เชเซ เชเซ เชฎเชพเชเชฒเซ เชเซเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซ เชจ เชนเชคเซ, เชคเซเชฅเซ เช
เชฎเซ เชฆเชฒเซเชฒเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซ เชถเชเซเช เชเซเช เชฎเซเชฒเซเชฏเซ_เชญเชฐเซ เชเชพเชฐเซเชฏเชฎเชพเช pivot_wider() เช
เชจเซ เช เชเซเชเชคเชพ เชฎเซเชฒเซเชฏเซเชจเซ เชถเซเชจเซเชฏ เชตเชกเซ เชญเชฐเซ:
fish_encounters %>% pivot_wider(
names_from = station,
values_from = seen,
values_fill = list(seen = 0)
)#> # A tibble: 19 x 12
#> fish Release I80_1 Lisbon Rstr Base_TD BCE BCW BCE2 BCW2 MAE
#> <fct> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
#> 1 4842 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> 2 4843 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> 3 4844 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> 4 4845 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0
#> 5 4847 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 6 4848 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0
#> 7 4849 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 8 4850 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0
#> 9 4851 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 10 4854 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
#> # โฆ with 9 more rows, and 1 more variable: MAW <int>เชฌเชนเซเชตเชฟเชง เชธเซเชคเซเชฐเซเชค เชเชฒเซเชฎเชพเชเชฅเซ เชเซเชฒเชฎ เชจเชพเชฎ เชเชจเชฐเซเช เชเชฐเชตเซเช
เชเชฒเซเชชเชจเชพ เชเชฐเซ เชเซ เช เชฎเชพเชฐเซ เชชเชพเชธเซ เชเชคเซเชชเชพเชฆเชจ, เชฆเซเชถ เช เชจเซ เชตเชฐเซเชทเชจเซเช เชธเชเชฏเซเชเชจ เชงเชฐเชพเชตเชคเซเช เชเซเชฌเชฒ เชเซ. เชเซเชธเซเช เชคเชพเชฐเซเช เชซเซเชฐเซเชฎ เชเชจเชฐเซเช เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ, เชคเชฎเซ เชจเซเชเซเชจเซ เชเซเชก เชเชฒเชพเชตเซ เชถเชเซ เชเซ:
df <- expand_grid(
product = c("A", "B"),
country = c("AI", "EI"),
year = 2000:2014
) %>%
filter((product == "A" & country == "AI") | product == "B") %>%
mutate(value = rnorm(nrow(.)))#> # A tibble: 45 x 4
#> product country year value
#> <chr> <chr> <int> <dbl>
#> 1 A AI 2000 -2.05
#> 2 A AI 2001 -0.676
#> 3 A AI 2002 1.60
#> 4 A AI 2003 -0.353
#> 5 A AI 2004 -0.00530
#> 6 A AI 2005 0.442
#> 7 A AI 2006 -0.610
#> 8 A AI 2007 -2.77
#> 9 A AI 2008 0.899
#> 10 A AI 2009 -0.106
#> # โฆ with 35 more rowsเช เชฎเชพเชฐเซเช เชเชพเชฐเซเชฏ เชกเซเชเชพ เชซเซเชฐเซเชฎเชจเซ เชตเชฟเชธเซเชคเซเชค เชเชฐเชตเชพเชจเซเช เชเซ เชเซเชฅเซ เชเช เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชเชคเซเชชเชพเชฆเชจ เช เชจเซ เชฆเซเชถเชจเชพ เชฆเชฐเซเช เชธเชเชฏเซเชเชจ เชฎเชพเชเซเชจเซ เชกเซเชเชพ เชนเซเชฏ. เช เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ, เชซเชเซเชค เชฆเชฒเซเชฒเชฎเชพเช เชชเชธเชพเชฐ เชฅเชพเช เชจเชพเชฎเซ_เชฎเชพเชเชฅเซ เชฎเชฐเซเช เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซเชจเชพ เชเซเชทเซเชคเซเชฐเซเชจเชพ เชจเชพเชฎเซ เชงเชฐเชพเชตเชคเซ เชตเซเชเซเชเชฐ.
df %>% pivot_wider(names_from = c(product, country),
values_from = "value")#> # A tibble: 15 x 4
#> year A_AI B_AI B_EI
#> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 2000 -2.05 0.607 1.20
#> 2 2001 -0.676 1.65 -0.114
#> 3 2002 1.60 -0.0245 0.501
#> 4 2003 -0.353 1.30 -0.459
#> 5 2004 -0.00530 0.921 -0.0589
#> 6 2005 0.442 -1.55 0.594
#> 7 2006 -0.610 0.380 -1.28
#> 8 2007 -2.77 0.830 0.637
#> 9 2008 0.899 0.0175 -1.30
#> 10 2009 -0.106 -0.195 1.03
#> # โฆ with 5 more rowsเชคเชฎเซ เชซเชเชเซเชถเชจ เชฎเชพเชเซ เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃเซ เชชเชฃ เชฒเชพเชเซ เชเชฐเซ เชถเชเซ เชเซ pivot_wider(). เชชเชฐเชเชคเซ เชเซเชฏเชพเชฐเซ เชธเชฌเชฎเชฟเช เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซ เชเซ pivot_wider() เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เชตเชฟเชชเชฐเซเชค เชฐเซเชชเชพเชเชคเชฐเชฃ เชเชฐเซ เชเซ pivot_longer(): เชฎเชพเช เชเชฒเซเชฒเซเชเชฟเชค เชเซเชฒเชฎ เชจเชพเชฎ, เชฎเชพเชเชฅเซ เชฎเซเชฒเซเชฏเซเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ .เชฎเซเชฒเซเชฏ เช
เชจเซ เช
เชจเซเชฏ เชเซเชฒเชฎ.
เช เชกเซเชเชพเชธเซเช เชฎเชพเชเซ, เชคเชฎเซ เชเชธเซเชเชฎ เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เชเชจเชฐเซเช เชเชฐเซ เชถเชเซ เชเซ เชเซ เชคเชฎเซ เชเชเซเชเซ เชเซ เชเซ เชฆเชฐเซเช เชธเชเชญเชตเชฟเชค เชฆเซเชถ เช เชจเซ เชเชคเซเชชเชพเชฆเชจ เชธเชเชฏเซเชเชจเชจเซ เชชเซเชคเชพเชจเซ เชเซเชฒเชฎ เชนเซเชฏ, เชฎเชพเชคเซเชฐ เชกเซเชเชพเชฎเชพเช เชนเชพเชเชฐ เชนเซเชฏ เชคเซ เช เชจเชนเซเช:
spec <- df %>%
expand(product, country, .value = "value") %>%
unite(".name", product, country, remove = FALSE)#> # A tibble: 4 x 4
#> .name product country .value
#> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 A_AI A AI value
#> 2 A_EI A EI value
#> 3 B_AI B AI value
#> 4 B_EI B EI valuedf %>% pivot_wider(spec = spec) %>% head()#> # A tibble: 6 x 5
#> year A_AI A_EI B_AI B_EI
#> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 2000 -2.05 NA 0.607 1.20
#> 2 2001 -0.676 NA 1.65 -0.114
#> 3 2002 1.60 NA -0.0245 0.501
#> 4 2003 -0.353 NA 1.30 -0.459
#> 5 2004 -0.00530 NA 0.921 -0.0589
#> 6 2005 0.442 NA -1.55 0.594เชจเชตเชพ เชเชฟเชกเชฐ เชเซเชจเซเชธเซเชชเซเช เชธเชพเชฅเซ เชเชพเชฎ เชเชฐเชตเชพเชจเชพ เชเซเชเชฒเชพเช เช เชฆเซเชฏเชคเชจ เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃเซ
เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃ เชคเชฐเซเชเซ เชฏเซเชเชธ เชธเซเชจเซเชธเชธ เชเชจเซเชเชฎ เช เชจเซ เชฐเซเชจเซเช เชกเซเชเชพเชธเซเชเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ เชกเซเชเชพ เชธเชพเชซ เชเชฐเชตเซ.
เชกเซเชเชพ เชธเซเช เช เชฎเชจเซ_เชญเชพเชกเชพเชจเซ_เชเชตเช 2017 เชฎเชพเชเซ เชฏเซ.เชเชธ.เชฎเชพเช เชฆเชฐเซเช เชฐเชพเชเซเชฏ เชฎเชพเชเซ เชธเชฐเซเชฐเชพเชถ เชเชตเช เช เชจเซ เชญเชพเชกเชพเชจเซ เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เชงเชฐเชพเชตเซ เชเซ (เชกเซเชเชพ เชธเซเช เชชเซเชเซเชเชฎเชพเช เชเชชเชฒเชฌเซเชง เชเซ เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค เชตเชธเซเชคเซ เชเชฃเชคเชฐเซ).
us_rent_income
#> # A tibble: 104 x 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
#> # โฆ with 94 more rowsเชเซ เชซเซเชฐเซเชฎเชฎเชพเช เชกเซเชเชพ เชกเซเชเชพเชธเซเชเชฎเชพเช เชธเชเชเซเชฐเชนเชฟเชค เชฅเชพเชฏ เชเซ เช เชฎเชจเซ_เชญเชพเชกเชพเชจเซ_เชเชตเช เชคเซเชฎเชจเซ เชธเชพเชฅเซ เชเชพเชฎ เชเชฐเชตเซเช เช เชคเซเชฏเชเชค เช เชธเซเชตเชฟเชงเชพเชเชจเช เชเซ, เชคเซเชฅเซ เช เชฎเซ เชเซเชฒเชฎ เชธเชพเชฅเซ เชกเซเชเชพ เชธเซเช เชฌเชจเชพเชตเชตเชพ เชฎเชพเชเชเซเช เชเซเช: เชญเชพเชกเซเช, เชญเชพเชกเซเช_เชฎเซ, เชเชตเซ, เชเชตเช_เชฎเซ. เช เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เชฌเชจเชพเชตเชตเชพเชจเซ เชเชฃเซ เชฐเซเชคเซ เชเซ, เชชเชฐเชเชคเซ เชฎเซเชเซเชฏ เชฎเซเชฆเซเชฆเซ เช เชเซ เชเซ เชเชชเชฃเซ เชเชฒ เชฎเซเชฒเซเชฏเซเชจเชพ เชฆเชฐเซเช เชธเชเชฏเซเชเชจเชจเซ เชเชจเชฐเซเช เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชเซ เช เชจเซ เช เชเชฆเชพเช/เชฎเซเช เชจเซ เชชเชเซ เชเซเชฒเชฎเชจเซเช เชจเชพเชฎ เชเชจเชฐเซเช เชเชฐเซ.
spec <- us_rent_income %>%
expand(variable, .value = c("estimate", "moe")) %>%
mutate(
.name = paste0(variable, ifelse(.value == "moe", "_moe", ""))
)#> # A tibble: 4 x 3
#> variable .value .name
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 income estimate income
#> 2 income moe income_moe
#> 3 rent estimate rent
#> 4 rent moe rent_moeเช เชธเซเชชเชทเซเชเซเชเชฐเชฃ เชชเซเชฐเซเช เชชเชพเชกเซ เชเซ pivot_wider() เช
เชฎเซ เชเซ เชชเชฐเชฟเชฃเชพเชฎ เชถเซเชงเซ เชฐเชนเซเชฏเชพ เชเซเช เชคเซ เช
เชฎเชจเซ เชเชชเซ เชเซ:
us_rent_income %>% pivot_wider(spec = spec)
#> # A tibble: 52 x 6
#> GEOID NAME income income_moe rent rent_moe
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 01 Alabama 24476 136 747 3
#> 2 02 Alaska 32940 508 1200 13
#> 3 04 Arizona 27517 148 972 4
#> 4 05 Arkansas 23789 165 709 5
#> 5 06 California 29454 109 1358 3
#> 6 08 Colorado 32401 109 1125 5
#> 7 09 Connecticut 35326 195 1123 5
#> 8 10 Delaware 31560 247 1076 10
#> 9 11 District of Columbia 43198 681 1424 17
#> 10 12 Florida 25952 70 1077 3
#> # โฆ with 42 more rowsเชตเชฟเชถเซเชต เชฌเซเชเช
เชเซเชเชฒเซเชเชตเชพเชฐ เชกเซเชเชพ เชธเซเชเชจเซ เชเชเซเชเชฟเชค เชธเซเชตเชฐเซเชชเชฎเชพเช เชฒเชพเชตเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชเชฃเชพ เชชเชเชฒเชพเชเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชชเชกเซ เชเซ.
เชกเซเชเชพเชธเซเช เชตเชฐเซเชฒเซเชก_เชฌเซเชเช_เชชเซเชช 2000 เช
เชจเซ 2018 เชจเซ เชตเชเซเชเซ เชฆเชฐเซเช เชฆเซเชถเชจเซ เชตเชธเซเชคเซ เชชเชฐ เชตเชฟเชถเซเชต เชฌเซเชเช เชกเซเชเชพ เชงเชฐเชพเชตเซ เชเซ.
#> # A tibble: 1,056 x 20
#> country indicator `2000` `2001` `2002` `2003` `2004` `2005` `2006`
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 ABW SP.URB.Tโฆ 4.24e4 4.30e4 4.37e4 4.42e4 4.47e+4 4.49e+4 4.49e+4
#> 2 ABW SP.URB.Gโฆ 1.18e0 1.41e0 1.43e0 1.31e0 9.51e-1 4.91e-1 -1.78e-2
#> 3 ABW SP.POP.Tโฆ 9.09e4 9.29e4 9.50e4 9.70e4 9.87e+4 1.00e+5 1.01e+5
#> 4 ABW SP.POP.Gโฆ 2.06e0 2.23e0 2.23e0 2.11e0 1.76e+0 1.30e+0 7.98e-1
#> 5 AFG SP.URB.Tโฆ 4.44e6 4.65e6 4.89e6 5.16e6 5.43e+6 5.69e+6 5.93e+6
#> 6 AFG SP.URB.Gโฆ 3.91e0 4.66e0 5.13e0 5.23e0 5.12e+0 4.77e+0 4.12e+0
#> 7 AFG SP.POP.Tโฆ 2.01e7 2.10e7 2.20e7 2.31e7 2.41e+7 2.51e+7 2.59e+7
#> 8 AFG SP.POP.Gโฆ 3.49e0 4.25e0 4.72e0 4.82e0 4.47e+0 3.87e+0 3.23e+0
#> 9 AGO SP.URB.Tโฆ 8.23e6 8.71e6 9.22e6 9.77e6 1.03e+7 1.09e+7 1.15e+7
#> 10 AGO SP.URB.Gโฆ 5.44e0 5.59e0 5.70e0 5.76e0 5.75e+0 5.69e+0 4.92e+0
#> # โฆ with 1,046 more rows, and 11 more variables: `2007` <dbl>,
#> # `2008` <dbl>, `2009` <dbl>, `2010` <dbl>, `2011` <dbl>, `2012` <dbl>,
#> # `2013` <dbl>, `2014` <dbl>, `2015` <dbl>, `2016` <dbl>, `2017` <dbl>เช เชฎเชพเชฐเซ เชงเซเชฏเซเชฏ เชฆเชฐเซเช เชเชฒ เชธเชพเชฅเซ เชคเซเชจเซ เชชเซเชคเชพเชจเซ เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชธเซเชเชก เชกเซเชเชพ เชธเซเช เชฌเชจเชพเชตเชตเชพเชจเซ เชเซ. เชคเซ เชธเซเชชเชทเซเช เชจเชฅเซ เชเซ เชเชฏเชพ เชชเชเชฒเชพเชเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชเซ, เชชเชฐเชเชคเซ เช เชฎเซ เชธเซเชฅเซ เชธเซเชชเชทเซเช เชธเชฎเชธเซเชฏเชพเชฅเซ เชถเชฐเซเชเชค เชเชฐเซเชถเซเช: เชตเชฐเซเชท เชฌเชนเซเชตเชฟเชง เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชซเซเชฒเชพเชฏเซเชฒเซเช เชเซ.
เชเชจเซ เช เซเช เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชคเชฎเชพเชฐเซ เชซเชเชเซเชถเชจเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชเซ pivot_longer().
pop2 <- world_bank_pop %>%
pivot_longer(`2000`:`2017`, names_to = "year")#> # A tibble: 19,008 x 4
#> country indicator year value
#> <chr> <chr> <chr> <dbl>
#> 1 ABW SP.URB.TOTL 2000 42444
#> 2 ABW SP.URB.TOTL 2001 43048
#> 3 ABW SP.URB.TOTL 2002 43670
#> 4 ABW SP.URB.TOTL 2003 44246
#> 5 ABW SP.URB.TOTL 2004 44669
#> 6 ABW SP.URB.TOTL 2005 44889
#> 7 ABW SP.URB.TOTL 2006 44881
#> 8 ABW SP.URB.TOTL 2007 44686
#> 9 ABW SP.URB.TOTL 2008 44375
#> 10 ABW SP.URB.TOTL 2009 44052
#> # โฆ with 18,998 more rowsเชเชเชณเชจเซเช เชชเชเชฒเซเช เช เชธเซเชเช เชเชฒ เชเซเชตเชพเชจเซเช เชเซ.
pop2 %>% count(indicator)
#> # A tibble: 4 x 2
#> indicator n
#> <chr> <int>
#> 1 SP.POP.GROW 4752
#> 2 SP.POP.TOTL 4752
#> 3 SP.URB.GROW 4752
#> 4 SP.URB.TOTL 4752เชเซเชฏเชพเช SP.POP.GROW เช เชตเชธเซเชคเซ เชตเซเชฆเซเชงเชฟ เชเซ, SP.POP.TOTL เช เชเซเชฒ เชตเชธเซเชคเซ เชเซ, เช เชจเซ SP.URB. * เช เช เชตเชธเซเชคเซ, เชชเชฐเชเชคเซ เชฎเชพเชคเซเชฐ เชถเชนเซเชฐเซ เชตเชฟเชธเซเชคเชพเชฐเซ เชฎเชพเชเซ. เชเชพเชฒเซ เช เชฎเซเชฒเซเชฏเซเชจเซ เชฌเซ เชเชฒเซเชฎเชพเช เชตเชฟเชญเชพเชเซเชค เชเชฐเซเช: เชตเชฟเชธเซเชคเชพเชฐ - เชตเชฟเชธเซเชคเชพเชฐ (เชเซเชฒ เช เชฅเชตเชพ เชถเชนเซเชฐเซ) เช เชจเซ เชตเชพเชธเซเชคเชตเชฟเช เชกเซเชเชพ (เชตเชธเซเชคเซ เช เชฅเชตเชพ เชตเซเชฆเซเชงเชฟ) เชงเชฐเชพเชตเชคเซเช เชเชฒ:
pop3 <- pop2 %>%
separate(indicator, c(NA, "area", "variable"))#> # A tibble: 19,008 x 5
#> country area variable year value
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl>
#> 1 ABW URB TOTL 2000 42444
#> 2 ABW URB TOTL 2001 43048
#> 3 ABW URB TOTL 2002 43670
#> 4 ABW URB TOTL 2003 44246
#> 5 ABW URB TOTL 2004 44669
#> 6 ABW URB TOTL 2005 44889
#> 7 ABW URB TOTL 2006 44881
#> 8 ABW URB TOTL 2007 44686
#> 9 ABW URB TOTL 2008 44375
#> 10 ABW URB TOTL 2009 44052
#> # โฆ with 18,998 more rowsเชนเชตเซ เชเชชเชฃเซ เชตเซเชฐเซเชเชฌเชฒเชจเซ เชฌเซ เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชตเชฟเชญเชพเชเซเชค เชเชฐเชตเชพเชจเซเช เชเซ:
pop3 %>%
pivot_wider(names_from = variable, values_from = value)#> # A tibble: 9,504 x 5
#> country area year TOTL GROW
#> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 ABW URB 2000 42444 1.18
#> 2 ABW URB 2001 43048 1.41
#> 3 ABW URB 2002 43670 1.43
#> 4 ABW URB 2003 44246 1.31
#> 5 ABW URB 2004 44669 0.951
#> 6 ABW URB 2005 44889 0.491
#> 7 ABW URB 2006 44881 -0.0178
#> 8 ABW URB 2007 44686 -0.435
#> 9 ABW URB 2008 44375 -0.698
#> 10 ABW URB 2009 44052 -0.731
#> # โฆ with 9,494 more rowsเชธเชเชชเชฐเซเชเซเชจเซ เชธเซเชเชฟ
เชเช เชเซเชฒเซเชฒเซเช เชเชฆเชพเชนเชฐเชฃ, เชเชฒเซเชชเชจเชพ เชเชฐเซ เชเซ เชคเชฎเชพเชฐเซ เชชเชพเชธเซ เชเช เชธเชเชชเชฐเซเช เชธเซเชเชฟ เชเซ เชเซ เชคเชฎเซ เชตเซเชฌเชธเชพเชเช เชชเชฐเชฅเซ เชเซเชชเชฟ เช เชจเซ เชชเซเชธเซเช เชเชฐเซ เชเซ:
contacts <- tribble(
~field, ~value,
"name", "Jiena McLellan",
"company", "Toyota",
"name", "John Smith",
"company", "google",
"email", "[email protected]",
"name", "Huxley Ratcliffe"
)เช เชธเซเชเชฟเชจเซ เชเซเชฌเซเชฏเซเชฒเซเช เชเชฐเชตเซเช เชเซเชฌ เชฎเซเชถเซเชเซเชฒ เชเซ เชเชพเชฐเชฃ เชเซ เชคเซเชฏเชพเช เชเซเช เชเชฒ เชจเชฅเซ เชเซ เชเชณเชเซ เชถเชเซ เชเซ เชเชฏเซ เชกเซเชเชพ เชเชฏเชพ เชธเชเชชเชฐเซเชเชจเซ เชเซ. เช เชฎเซ เชฆเชฐเซเช เชจเชตเชพ เชธเชเชชเชฐเซเช เชฎเชพเชเซเชจเซ เชกเซเชเชพ เชจเชพเชฎ ("เชจเชพเชฎ") เชฅเซ เชถเชฐเซ เชฅเชพเชฏ เชเซ เชคเซ เชจเซเชเชงเซเชจเซ เชคเซเชจเซ เช เซเช เชเชฐเซ เชถเชเซเช เชเซเช, เชคเซเชฅเซ เช เชฎเซ เชเช เช เชจเชจเซเชฏ เชเชณเชเชเชฐเซเชคเชพ เชฌเชจเชพเชตเซ เชถเชเซเช เชเซเช เช เชจเซ เชเซเชฏเชพเชฐเซ เชซเซเชฒเซเชก เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช "เชจเชพเชฎ" เชฎเซเชฒเซเชฏเชจเซ เชธเชพเชฎเชจเซ เชเชฐเชตเซ เชชเชกเซ เชคเซเชฏเชพเชฐเซ เชคเซเชจเซ เชเชเชฅเซ เชตเชงเชพเชฐเซ เชถเชเซเช เชเซเช:
contacts <- contacts %>%
mutate(
person_id = cumsum(field == "name")
)
contacts#> # A tibble: 6 x 3
#> field value person_id
#> <chr> <chr> <int>
#> 1 name Jiena McLellan 1
#> 2 company Toyota 1
#> 3 name John Smith 2
#> 4 company google 2
#> 5 email [email protected] 2
#> 6 name Huxley Ratcliffe 3เชนเชตเซ เช เชฎเชพเชฐเซ เชชเชพเชธเซ เชฆเชฐเซเช เชธเชเชชเชฐเซเช เชฎเชพเชเซ เช เชจเชจเซเชฏ ID เชเซ, เช เชฎเซ เชซเซเชฒเซเชก เช เชจเซ เชฎเซเชฒเซเชฏเชจเซ เชเซเชฒเชฎเชฎเชพเช เชซเซเชฐเชตเซ เชถเชเซเช เชเซเช:
contacts %>%
pivot_wider(names_from = field, values_from = value)#> # A tibble: 3 x 4
#> person_id name company email
#> <int> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 Jiena McLellan Toyota <NA>
#> 2 2 John Smith google [email protected]
#> 3 3 Huxley Ratcliffe <NA> <NA>เชจเชฟเชทเซเชเชฐเซเชท
เชฎเชพเชฐเซ เช
เชเชเชค เช
เชญเชฟเชชเซเชฐเชพเชฏ เชเซ เชเซ เชจเชตเซ เชเซเชจเซเชธเซเชชเซเช เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค เชเชฐเซเชเชฐ เชตเชงเซ เชธเชพเชนเชเชฟเช, เช
เชจเซ เชฒเซเชเชธเซ เชเชพเชฐเซเชฏเซเชจเซ เชเชพเชฐเซเชฏเชเซเชทเชฎเชคเชพเชฎเชพเช เชจเซเชเชงเชชเชพเชคเซเชฐ เชฐเซเชคเซ เชถเซเชฐเซเชทเซเช spread() ะธ gather(). เชฎเชจเซ เชเชถเชพ เชเซ เชเซ เช เชฒเซเช เชคเชฎเชจเซ เชคเซเชจเซ เชธเชพเชฅเซ เชตเซเชฏเชตเชนเชพเชฐ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชฎเชฆเชฆ เชเชฐเชถเซ pivot_longer() ะธ pivot_wider().
เชธเซเชฐเซเชธ: www.habr.com