13 Verileri Gruplama
Bu sayfa, tanımlayıcı analiz için verilerin nasıl gruplandırılacağını ve toplanacağını kapsar. Ortak ve kullanımı kolay fonksiyonlar için tidyverse paket ailesini kullanır.
Verileri gruplamak, veri yönetimi ve analizinin temel bir bileşenidir. Gruplandırılmış veriler istatistiksel olarak grup tarafından özetlenir ve grup tarafından çizilebilir. dplyr paketindeki fonksiyonlar (tidyverse’in bir parçası) gruplandırmayı ve sonraki işlemleri oldukça kolaylaştırır.
Bu sayfa aşağıdaki konuları ele alacaktır:
-
group_by()fonksiyonuyla verileri gruplayın - Grubun verilerini kaldırma
-
summarise()istatistiklerle gruplandırılmış veriler -
count()vetally()arasındaki fark - gruplandırılmış verilere uygulanan
arrange() - gruplandırılmış verilere uygulanan
filter() - gruplandırılmış verilere uygulanan
mutate() - gruplandırılmış verilere uygulanan
select() - Alternatif olarak R tabanı
aggregate()komutu
13.1 Hazırlık
Paketleri yükleyin
Bu kod parçası, analizler için gereken paketlerin yüklenmesini gösterir. Bu el kitabında, gerekirse paketi kuran ve kullanım için yükleyen pacman’dan p_load() vurgusunu yapıyoruz. R tabanından library() ile kurulu paketleri de yükleyebilirsiniz. R paketleri hakkında daha fazla bilgi için [R basics] sayfasına bakabilirsiniz.
pacman::p_load(
rio, # verileri içe aktarma
here, # dosyaları konumlama
tidyverse, # veriyi temizleme, işleme ve grafikleştirme (dplyr dahil)
janitor) # toplam satır ve süruna ekleme yapmaVerileri içe aktar
Simüle edilmiş bir Ebola salgınından vakaların veri setini içe aktarıyoruz. Takip etmek isterseniz, “clean” dosyasını indirmek için tıklayın (.rds dosyası olarak). Veri kümesi, rio paketinden import() fonksiyonu kullanılarak içe aktarılır. Verileri içe aktarmanın çeşitli yolları için İçe ve dışa aktar hakkındaki sayfaya bakın.
linelist <- import("linelist_cleaned.rds")“linelist”in ilk 50 satırı:
13.2 Gruplandırma
dplyr’den group_by() fonsiyonu, satırları kendisine belirtilen sütundaki benzersiz değerlere göre gruplandırır. Birden çok sütun belirtilirse, satırlar sütunlar boyunca benzersiz değer kombinasyonlarına göre gruplanır. Her benzersiz değer (veya değer kombinasyonu) bir grup oluşturur. Veri kümesinde veya hesaplamalarda sonraki değişiklikler daha sonra her grup bağlamında gerçekleştirilebilir.
Örneğin, aşağıdaki komut “linelist”i alır ve satırları “outcome” sütunundaki benzersiz değerlere göre gruplayarak çıktıyı yeni bir “ll_by_outcome” veri çerçevesi olarak kaydeder. Gruplandırma sütunu/sütunları, ‘group_by()’ fonksiyonunun parantezlerin içine yerleştirilir.
Veri kümesinde algılanabilir bir değişiklik olmadığını unutmayın
group_by() çalıştırıldıktan sonra, mutate(), summarise() veya arrange() gibi başka bir dplyr fiili “gruplandırılmış” veri çerçevesine kadar uygulanır.
Bununla birlikte, veri çerçevesini yazdırarak gruplamaları “görebilirsiniz”. Gruplandırılmış bir veri çerçevesi yazdırdığınızda, bunun yazdırıldığında hangi gruplamaların uygulandığını ve kaç tane olduğunu gösteren bir tibble sınıf nesnesine dönüştürüldüğünü göreceksiniz - başlık satırının hemen üstüne yazılır.
# hangi grupların aktif olduğunu görmek için yazdır
ll_by_outcome## # A tibble: 5,888 × 30
## # Groups: outcome [3]
## case_id generation date_inf…¹ date_onset date_hos…² date_out…³ outcome gender age
## <chr> <dbl> <date> <date> <date> <date> <chr> <chr> <dbl>
## 1 5fe599 4 2014-05-08 2014-05-13 2014-05-15 NA <NA> m 2
## 2 8689b7 4 NA 2014-05-13 2014-05-14 2014-05-18 Recover f 3
## 3 11f8ea 2 NA 2014-05-16 2014-05-18 2014-05-30 Recover m 56
## 4 b8812a 3 2014-05-04 2014-05-18 2014-05-20 NA <NA> f 18
## 5 893f25 3 2014-05-18 2014-05-21 2014-05-22 2014-05-29 Recover m 3
## 6 be99c8 3 2014-05-03 2014-05-22 2014-05-23 2014-05-24 Recover f 16
## 7 07e3e8 4 2014-05-22 2014-05-27 2014-05-29 2014-06-01 Recover f 16
## 8 369449 4 2014-05-28 2014-06-02 2014-06-03 2014-06-07 Death f 0
## 9 f393b4 4 NA 2014-06-05 2014-06-06 2014-06-18 Recover m 61
## 10 1389ca 4 NA 2014-06-05 2014-06-07 2014-06-09 Death f 27
## # … with 5,878 more rows, 21 more variables: age_unit <chr>, age_years <dbl>,
## # age_cat <fct>, age_cat5 <fct>, hospital <chr>, lon <dbl>, lat <dbl>,
## # infector <chr>, source <chr>, wt_kg <dbl>, ht_cm <dbl>, ct_blood <dbl>,
## # fever <chr>, chills <chr>, cough <chr>, aches <chr>, vomit <chr>, temp <dbl>,
## # time_admission <chr>, bmi <dbl>, days_onset_hosp <dbl>, and abbreviated variable
## # names ¹date_infection, ²date_hospitalisation, ³date_outcomeBenzersiz gruplar
Oluşturulan gruplar, gruplandırma sütunlarında her benzersiz değer kombinasyonunu yansıtır.
Grupları ve her gruptaki satır sayısını görmek için gruplanmış verileri ‘tally()’ öğesine iletin. Sadece benzersiz, sayısız grupları görmek için group_keys() öğesine geçebilirsiniz.
Aşağıda, “sonuç” gruplandırma sütununda üç benzersiz değer olduğunu görün: “Ölüm”, “İyileşme” ve “NA”. nrow(linelist %>% filter(outcome == "Death")) ölümler, nrow(linelist %>% filter(outcome == "Recover")) ve nrow(linelist %) olduğunu görün >% filter(is.na(outcome)))` hiçbir sonuç kaydedilmedi.
## # A tibble: 3 × 2
## outcome n
## <chr> <int>
## 1 Death 2582
## 2 Recover 1983
## 3 <NA> 1323Birden fazla sütuna göre gruplandırabilirsiniz. Aşağıda, veri çerçevesi “sonuç” ve “cinsiyet”e göre gruplandırılır ve ardından hesaplanır. “Sonuç” ve “cinsiyet”in her benzersiz kombinasyonunun kendi grubu olarak nasıl kaydedildiğine dikkat edin - her iki sütun için de eksik değerler dahil edilmektedir.
## # A tibble: 9 × 3
## # Groups: outcome [3]
## outcome gender n
## <chr> <chr> <int>
## 1 Death f 1227
## 2 Death m 1228
## 3 Death <NA> 127
## 4 Recover f 953
## 5 Recover m 950
## 6 Recover <NA> 80
## 7 <NA> f 627
## 8 <NA> m 625
## 9 <NA> <NA> 71Yeni sütunlar
Ayrıca, “group_by()” ifadesinin içinde yeni bir gruplandırma sütunu da oluşturabilirsiniz. Bu, ‘group_by()’dan önce ’mutate()’ çağrısına eşdeğerdir. Hızlı bir tablolama için bu stil kullanışlı olabilir, ancak kodunuzda daha fazla netlik için bu sütunu kendi mutate() adımında oluşturmayı ve ardından group_by() ile bağlantı kurmayı düşünün.
# group_by() komut satırı listesi %>% *içinde* oluşturulan bir ikili sütuna dayalı grup verileri
linelist %>%
group_by(
age_class = ifelse(age >= 18, "adult", "child")) %>%
tally(sort = T)## # A tibble: 3 × 2
## age_class n
## <chr> <int>
## 1 child 3618
## 2 adult 2184
## 3 <NA> 86Gruplandırma sütunlarını ekle/bırak
Varsayılan olarak, zaten gruplanmış veriler üzerinde group_by() çalıştırırsanız, eski gruplar kaldırılacak ve yenileri uygulanacaktır. Mevcut gruplara yeni gruplar eklemek istiyorsanız, .add = TRUE değişkenini ekleyin.
# Çıktıya göre gruplama
by_outcome <- linelist %>%
group_by(outcome)
# İlave olarak cinsiyet olarak gruplama eklemesi
by_outcome_gender <- by_outcome %>%
group_by(gender, .add = TRUE)** Tüm grupları tut**
Bir sınıf faktörü sütununda gruplandırırsanız, şu anda verilerde mevcut olmayan faktör seviyeleri olabilir. Bu sütunda gruplandırırsanız, varsayılan olarak mevcut olmayan seviyeler bırakılır ve grup olarak dahil edilmez. Bunu, tüm seviyelerin gruplar halinde görüneceği şekilde değiştirmek için (verilerde mevcut olmasa bile), group_by() komutunuzda .drop = FALSE değerini ayarlayın.
13.3 Grubu kaldır
Gruplandırılmış veriler, ‘ungroup()’ aracılığıyla özellikle işlenene kadar gruplanmış olarak kalacaktır. Grubu çözmeyi unutursanız, yanlış hesaplamalara yol açabilir! Aşağıda tüm gruplamaların kaldırılmasına ilişkin bir örnek verilmiştir:
Ayrıca, sütun adını “ungroup()” içine yerleştirerek yalnızca belirli sütunlar için gruplamayı kaldırabilirsiniz.
linelist %>%
group_by(outcome, gender) %>%
tally() %>%
ungroup(gender) # cinsiyete göre gruplamayı kaldır, sonuca göre gruplamayı bırakNOT: count() fiili saydıktan sonra verilerin grubunu otomatik olarak çözer.
13.4 Özetleme
Özet tablolarının “summarise()” ile nasıl oluşturulacağına ilişkin ayrıntılı bir açıklama için Tanımlayıcı tablolar sayfasının dplyr bölümüne bakın. Burada, gruplandırılmış verilere uygulandığında davranışının nasıl değiştiğini kısaca ele alıyoruz.
dplyr fonksiyonusummarise() (veya summarize()) bir veri çerçevesi alır ve onu tanımladığınız özet istatistikleri içeren sütunlarla birlikte yeni bir özet veri çerçevesine dönüştürür. Gruplandırılmamış bir veri çerçevesinde, tüm satırlardan özet istatistikler hesaplanacaktır. Gruplandırılmış verilere ‘summarise()’ uygulamak, her grup için bu özet istatistikleri üretir.
summarise() sözdizimi, yeni özet sütun(lar)ının adlarını, bir eşittir işaretini ve ardından aşağıda gösterildiği gibi verilere uygulanacak istatistiksel bir fonksiyon sağlayacak şekildedir. Örneğin, “min()”, “max()”, “median()” veya “sd()”. İstatistiksel fonksiyon içinde, üzerinde çalışılacak sütunu ve ilgili herhangi bir değişkeni listeleyebilir (ör. “na.rm = TRUE”). Mantıksal bir ölçütü karşılayan satırların sayısını saymak için sum() kullanabilirsiniz (çift eşittir == ile).
Aşağıda, gruplandırılmış veriler olmadan uygulanan bir summarise() örneği verilmiştir. Döndürülen istatistikler, tüm veri kümesinden üretilir.
# gruplandırılmamış satır listesindeki özet istatistikler
linelist %>%
summarise(
n_cases = n(),
mean_age = mean(age_years, na.rm=T),
max_age = max(age_years, na.rm=T),
min_age = min(age_years, na.rm=T),
n_males = sum(gender == "m", na.rm=T))## n_cases mean_age max_age min_age n_males
## 1 5888 16.01831 84 0 2803Buna karşılık, aşağıda gruplanmış verilere uygulanan aynı “summarise()” ifadesi yer almaktadır. İstatistikler, her bir “sonuç” grubu için hesaplanır. Gruplandırma sütunlarının yeni veri çerçevesine nasıl taşınacağına dikkat edin.
# gruplandırılmış satır listesindeki özet istatistikler
linelist %>%
group_by(outcome) %>%
summarise(
n_cases = n(),
mean_age = mean(age_years, na.rm=T),
max_age = max(age_years, na.rm=T),
min_age = min(age_years, na.rm=T),
n_males = sum(gender == "m", na.rm=T))## # A tibble: 3 × 6
## outcome n_cases mean_age max_age min_age n_males
## <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
## 1 Death 2582 15.9 76 0 1228
## 2 Recover 1983 16.1 84 0 950
## 3 <NA> 1323 16.2 69 0 625İPUCU: TÖzetleme işlevi hem Birleşik Krallık hem de ABD yazımıyla çalışır - summarise() ve summarize() aynı fonksiyonu çağırır.
13.5 Sayımlar ve seriler
count() ve tally() benzer işlevsellik sağlar ancak farklıdır. “tally()” ve “count()” arasındaki fark hakkında daha fazla bilgiyi buradan okuyabilirsiniz.
tally()
“tally()”, “summarise(n = n())” ifadesinin kısaltmasıdır ve verileri gruplandırmaz. Bu nedenle, gruplandırılmış çetelelere ulaşmak için bir ‘group_by()’ komutunu izlemesi gerekir. Önce en büyük grupları görmek için sort = TRUE ekleyebilirsiniz.
## n
## 1 5888## # A tibble: 3 × 2
## outcome n
## <chr> <int>
## 1 Death 2582
## 2 Recover 1983
## 3 <NA> 1323
count()
Buna karşılık, “count()” şunları yapar:
- belirtilen sütun(lar)a
group_by()uygular - “summarise()” uygular ve grup başına satır sayısıyla “n” sütununu döndürür
-
ungroup()uygular
## outcome n
## 1 Death 2582
## 2 Recover 1983
## 3 <NA> 1323Tıpkı ‘group_by()’ ile olduğu gibi, ‘count()’ komutu için de yeni bir sütun oluşturabilirsiniz:
## age_class n
## 1 child 3618
## 2 adult 2184
## 3 <NA> 86count(), “yuvarlama”nın kullanışlılığı ile birden çok kez çağrılabilir. Örneğin, her bir cinsiyet için mevcut hastanelerin sayısını özetlemek için aşağıdakileri çalıştırın. Son sütunun adının, netlik için varsayılan “n” yerine değiştirildiğini unutmayın (name = ile).
linelist %>%
# benzersiz sonuç-cinsiyet gruplarına göre sayımlar üretmek
count(gender, hospital) %>%
#cinsiyete göre satırları toplayın (3) ve cinsiyete göre hastane sayısını sayın (6)
count(gender, name = "hospitals per gender" ) ## gender hospitals per gender
## 1 f 6
## 2 m 6
## 3 <NA> 6Sayıları ekle
‘count()’ ve ‘summarise()’in aksine, diğer tüm veri çerçevesi sütunlarını korurken grup başına satır sayısıyla yeni bir ’n’ sütunu eklemek için ‘add_count()’ kullanabilirsiniz.
Bu, yeni n sütunundaki bir grubun sayım numarasının grubun her satırına yazdırılacağı anlamına gelir. Gösteri amacıyla, bu sütunu ekliyoruz ve daha sonra daha kolay görüntüleme için sütunları yeniden düzenliyoruz. Başka bir örnek için aşağıdaki grup boyutuna göre filtrele bölümüne bakabilirsiniz.
linelist %>%
as_tibble() %>% # daha güzel baskı için tibble'a dönüştürün
add_count(hospital) %>% # hastaneye göre sayılarla n sütunu ekle
select(hospital, n, everything()) # demo amaçlı yeniden düzenlemek## # A tibble: 5,888 × 31
## hospital n case_id gener…¹ date_inf…² date_onset date_hos…³ date_out…⁴ outcome
## <chr> <int> <chr> <dbl> <date> <date> <date> <date> <chr>
## 1 Other 885 5fe599 4 2014-05-08 2014-05-13 2014-05-15 NA <NA>
## 2 Missing 1469 8689b7 4 NA 2014-05-13 2014-05-14 2014-05-18 Recover
## 3 St. Mark… 422 11f8ea 2 NA 2014-05-16 2014-05-18 2014-05-30 Recover
## 4 Port Hos… 1762 b8812a 3 2014-05-04 2014-05-18 2014-05-20 NA <NA>
## 5 Military… 896 893f25 3 2014-05-18 2014-05-21 2014-05-22 2014-05-29 Recover
## 6 Port Hos… 1762 be99c8 3 2014-05-03 2014-05-22 2014-05-23 2014-05-24 Recover
## 7 Missing 1469 07e3e8 4 2014-05-22 2014-05-27 2014-05-29 2014-06-01 Recover
## 8 Missing 1469 369449 4 2014-05-28 2014-06-02 2014-06-03 2014-06-07 Death
## 9 Missing 1469 f393b4 4 NA 2014-06-05 2014-06-06 2014-06-18 Recover
## 10 Missing 1469 1389ca 4 NA 2014-06-05 2014-06-07 2014-06-09 Death
## # … with 5,878 more rows, 22 more variables: gender <chr>, age <dbl>, age_unit <chr>,
## # age_years <dbl>, age_cat <fct>, age_cat5 <fct>, lon <dbl>, lat <dbl>,
## # infector <chr>, source <chr>, wt_kg <dbl>, ht_cm <dbl>, ct_blood <dbl>,
## # fever <chr>, chills <chr>, cough <chr>, aches <chr>, vomit <chr>, temp <dbl>,
## # time_admission <chr>, bmi <dbl>, days_onset_hosp <dbl>, and abbreviated variable
## # names ¹generation, ²date_infection, ³date_hospitalisation, ⁴date_outcomeToplamları ekle
“tally()” veya “count()” kullandıktan sonra toplam sum satırlarını veya sütunlarını kolayca eklemek için Tanımlayıcı tablolar sayfasının janitor bölümüne bakın. Bu paket, toplamları eklemek ve yüzdeleri göstermek için dönüştürmek için ‘adorn_totals()’ ve ‘adorn_percentages()’ gibi fonksiyonlar sunar. Aşağıda kısa bir örnek verilmiştir:
linelist %>% # vaka satır listesi
tabyl(age_cat, gender) %>% # iki sütunun çapraz tablo sayımları
adorn_totals(where = "row") %>% # toplam satır ekle
adorn_percentages(denominator = "col") %>% # sütun paydası ile oranlara dönüştürme
adorn_pct_formatting() %>% # oranları yüzdelere çevir
adorn_ns(position = "front") %>% # "count (percent)" olarak göster
adorn_title( # başlıkları ayarla
row_name = "Age Category",
col_name = "Gender")## Gender
## Age Category f m NA_
## 0-4 640 (22.8%) 416 (14.8%) 39 (14.0%)
## 5-9 641 (22.8%) 412 (14.7%) 42 (15.1%)
## 10-14 518 (18.5%) 383 (13.7%) 40 (14.4%)
## 15-19 359 (12.8%) 364 (13.0%) 20 (7.2%)
## 20-29 468 (16.7%) 575 (20.5%) 30 (10.8%)
## 30-49 179 (6.4%) 557 (19.9%) 18 (6.5%)
## 50-69 2 (0.1%) 91 (3.2%) 2 (0.7%)
## 70+ 0 (0.0%) 5 (0.2%) 1 (0.4%)
## <NA> 0 (0.0%) 0 (0.0%) 86 (30.9%)
## Total 2807 (100.0%) 2803 (100.0%) 278 (100.0%)Toplamlar dışında özet istatistikleri içeren daha karmaşık ‘sums’ satırları eklemek için Tanımlayıcı Tablolar sayfasının bu bölümüne bakabilirsiniz.
13.6 Tarihe göre gruplama
Verileri tarihe göre gruplarken, ilgilenilen tarih birimi için bir sütuna sahip olmalısınız (veya oluşturmalısınız) (örneğin “gün”, “epiweek”, “ay”, vb.) lubridate’den ‘floor_date()’ kullanarak bu sütunu oluşturabilirsiniz. Tarihlerle çalışma sayfasının Epidemiyolojik haftalar bölümünde açıklandığı gibi. Bu sütuna sahip olduğunuzda, satırları bu benzersiz tarih değerlerine göre gruplandırmak ve toplam sayıları elde etmek için dplyr’den count() kullanabilirsiniz.
Tarih durumları için ortak bir ek adım, dizide verilerde mevcut olmayan tüm tarihleri “doldurmaktır”. tidyr’den ‘complete()’ kullanın, böylece aralık içindeki tüm olası tarih birimleri dahil olmak üzere toplu tarih serisi tamamlanır. Bu adım olmadan, hiçbir vakanın bildirilmediği bir hafta verilerinizde görünmeyebilir!
‘complete()’ içinde, tarih sütununuzu minimumdan maksimuma ‘seq.Date()’ tarihlerinin bir dizisi olarak yeniden tanımlarsınız. Böylece tarihler genişletilir. Varsayılan olarak, herhangi bir yeni “genişletilmiş” satırdaki büyük/küçük harf sayısı değerleri “NA” olacaktır. Adlandırılmış bir liste bekleyen ‘complete()’ öğesinin ‘fill =’ değişkenini kullanarak bunları 0’a ayarlayabilirsiniz (sayımlar sütununuz ‘n’ olarak adlandırılmışsa, ‘fill = list(n = 0)’ sağlayın. Ayrıntılar için ?complete’ komutuna ve örnek için Tarihlerle çalışma sayfasına bakabilirsiniz.
Günlere göre satır listesi vakaları
Burada, “complete()” kullanılmadan günlere göre gruplandırma örneği verilmiştir. İlk satırların hiçbir durum olmadan tarihleri atladığını unutmayın.
daily_counts <- linelist %>%
drop_na(date_onset) %>% # date_onset eksik olanları kaldırın
count(date_onset) # benzersiz tarih başına satır sayısını sayAşağıda, aralıktaki her günün temsil edilmesini sağlamak için complete() komutunu ekliyoruz.
daily_counts <- linelist %>%
drop_na(date_onset) %>% # date_onset eksik vakayı kaldır
count(date_onset) %>% # benzersiz tarih başına satır sayısını say
complete( # hiçbir vaka olmasa bile tüm günlerin görünmesini sağlayın
date_onset = seq.Date( # tarih sütununu günlük tarih dizisi olarak yeniden tanımlayın
from = min(date_onset, na.rm=T),
to = max(date_onset, na.rm=T),
by = "day"),
fill = list(n = 0)) # yeni doldurulmuş satırları n sütununda 0 gösterecek şekilde ayarla (varsayılan olarak NA değil) Haftalara bölünmüş satır listesi vakaları
Aynı prensip haftalarca uygulanabilir. İlk önce, unit = "hafta" ile floor_date() kullanarak vakanın haftası olan yeni bir sütun oluşturun. Ardından, haftalık vaka sayılarına ulaşmak için yukarıdaki gibi count() kullanın. Hiçbir vaka içermeseler bile tüm haftaların temsil edildiğinden emin olmak için “complete()” ile bitirin.
# Haftalık vaka sayımlarının veri setini yapın
weekly_counts <- linelist %>%
drop_na(date_onset) %>% # date_onset eksik vakaları kaldırın
mutate(week = lubridate::floor_date(date_onset, unit = "week")) %>% # başlangıç haftasının yeni sütunu
count(week) %>% # verileri haftaya göre gruplandır ve grup başına satırları say
complete( # hiçbir vaka olmasa bile tüm günlerin görünmesini sağlayın
week = seq.Date( # tarih sütununu günlük tarih dizisi olarak yeniden tanımlayın
from = min(week, na.rm=T),
to = max(week, na.rm=T),
by = "week"),
fill = list(n = 0)) # yeni doldurulmuş satırları n sütununda 0 gösterecek şekilde ayarla (varsayılan olarak NA değil)Ortaya çıkan veri çerçevesinin ilk 50 satırı:
Aylara ayrılmış satır listesi vakaları
Vakaları aylara toplamak için, yine lubridate paketinden ‘floor_date()’ kullanın, ancak ‘unit= “months”’ bağımsız değişkeni ile. Bu, her tarihi ayın 1’ine yuvarlar. Çıktı, Date sınıfı olacaktır. complete() adımında by = "aylar" ifadesini de kullandığımızı unutmayın.
# Aylık vaka sayımlarının veri setini yapın
monthly_counts <- linelist %>%
drop_na(date_onset) %>%
mutate(month = lubridate::floor_date(date_onset, unit = "months")) %>% # yeni sütun, başlangıcın 1. ayı
count(month) %>% # vakaları aya göre saymak
complete(
month = seq.Date(
min(month, na.rm=T), # hiçbir vakanın bildirilmediği tüm ayları dahil et
max(month, na.rm=T),
by="month"),
fill = list(n = 0))13.7 Gruplandırılmış verileri düzenleme
Bir veri çerçevesindeki satırları sıralamak için dplyr fiilinin “arrange()” kullanılması, “.by_group =TRUE” bağımsız değişkenini ayarlamadığınız sürece, veriler gruplandığında aynı şekilde davranır. Bu durumda, satırlar önce gruplandırma sütunlarına ve ardından ‘arrange()’ için belirttiğiniz diğer sütunlara göre sıralanır.
13.8 Gruplandırılmış verilere filtre uygula
filtre()
Veri çerçevesini değerlendiren işlevlerle birlikte uygulandığında (‘max()’, ‘min()’, ‘mean()’ gibi), bu fonksiyonlar artık gruplara uygulanacaktır. Örneğin, hastaların medyan yaşın üzerinde olduğu satırları filtrelemek ve tutmak istiyorsanız, bu artık her grup için geçerli olacaktır - satırları grubun medyan yaşının üzerinde tutmak için filtreleyin.
Grup başına satırları dilimleyin
Verilerdeki satırları konumlarına göre filtreleyen dplyr slice() fonksiyonu da grup başına uygulanabilir. İstenilen “dilimi” elde etmek için her grup içindeki verileri sıralamayı unutmayın.
Örneğin, her hastaneden yalnızca en son 5 başvuruyu almak için:
- Satır listesini “hastane” sütununa göre gruplandırın
- Kayıtları en geçten en erken ’hastaneye yatış tarihi’ne her hastane grubu içinde düzenleyin
- Her hastaneden ilk 5 sırayı almak için dilimleyin
linelist %>%
group_by(hospital) %>%
arrange(hospital, date_hospitalisation) %>%
slice_head(n = 5) %>%
arrange(hospital) %>%
select(case_id, hospital, date_hospitalisation) # görüntülemek için## # A tibble: 30 × 3
## # Groups: hospital [6]
## case_id hospital date_hospitalisation
## <chr> <chr> <date>
## 1 20b688 Central Hospital 2014-05-06
## 2 d58402 Central Hospital 2014-05-10
## 3 b8f2fd Central Hospital 2014-05-13
## 4 acf422 Central Hospital 2014-05-28
## 5 275cc7 Central Hospital 2014-05-28
## 6 d1fafd Military Hospital 2014-04-17
## 7 974bc1 Military Hospital 2014-05-13
## 8 6a9004 Military Hospital 2014-05-13
## 9 09e386 Military Hospital 2014-05-14
## 10 865581 Military Hospital 2014-05-15
## # … with 20 more rowsslice_head() - üstten n satır seçer
slice_tail() - sondan n satır seçer
slice_sample() - n satırı rastgele seçer
slice_min() - order_by = sütununda en yüksek değerlere sahip n satırı seçer, bağları korumak için with_ties = TRUE kullanın
‘slice_max()’ - ‘order_by =’ sütununda en düşük değerlere sahip n satırı seçer, bağları korumak için ’with_ties = TRUE’yu kullanın
slice() hakkında daha fazla örnek ve ayrıntı için Tekilleştirme sayfasına bakabilirsiniz.
Grup boyutuna göre filtreleyin
‘add_count()’ fonksiyonu, o satırın grubundaki satır sayısını veren orijinal verilere bir ‘n’ sütunu ekler.
Aşağıda gösterildiği gibi, “hastane” sütununa “add_count()” uygulanır, bu nedenle yeni “n” sütunundaki değerler, o satırın hastane grubundaki satır sayısını yansıtır. ‘n’ sütunundaki değerlerin nasıl tekrarlandığına dikkat edin. Aşağıdaki örnekte, ‘n’ sütun adı ‘add_count()’ içindeki ‘name =’ kullanılarak değiştirilebilir. Gösteri amacıyla sütunları select() ile yeniden düzenliyoruz.
linelist %>%
as_tibble() %>%
add_count(hospital) %>% # "bu sıra ile aynı hastaneye kabul edilen sıra sayısı" ekle
select(hospital, n, everything())## # A tibble: 5,888 × 31
## hospital n case_id gener…¹ date_inf…² date_onset date_hos…³ date_out…⁴ outcome
## <chr> <int> <chr> <dbl> <date> <date> <date> <date> <chr>
## 1 Other 885 5fe599 4 2014-05-08 2014-05-13 2014-05-15 NA <NA>
## 2 Missing 1469 8689b7 4 NA 2014-05-13 2014-05-14 2014-05-18 Recover
## 3 St. Mark… 422 11f8ea 2 NA 2014-05-16 2014-05-18 2014-05-30 Recover
## 4 Port Hos… 1762 b8812a 3 2014-05-04 2014-05-18 2014-05-20 NA <NA>
## 5 Military… 896 893f25 3 2014-05-18 2014-05-21 2014-05-22 2014-05-29 Recover
## 6 Port Hos… 1762 be99c8 3 2014-05-03 2014-05-22 2014-05-23 2014-05-24 Recover
## 7 Missing 1469 07e3e8 4 2014-05-22 2014-05-27 2014-05-29 2014-06-01 Recover
## 8 Missing 1469 369449 4 2014-05-28 2014-06-02 2014-06-03 2014-06-07 Death
## 9 Missing 1469 f393b4 4 NA 2014-06-05 2014-06-06 2014-06-18 Recover
## 10 Missing 1469 1389ca 4 NA 2014-06-05 2014-06-07 2014-06-09 Death
## # … with 5,878 more rows, 22 more variables: gender <chr>, age <dbl>, age_unit <chr>,
## # age_years <dbl>, age_cat <fct>, age_cat5 <fct>, lon <dbl>, lat <dbl>,
## # infector <chr>, source <chr>, wt_kg <dbl>, ht_cm <dbl>, ct_blood <dbl>,
## # fever <chr>, chills <chr>, cough <chr>, aches <chr>, vomit <chr>, temp <dbl>,
## # time_admission <chr>, bmi <dbl>, days_onset_hosp <dbl>, and abbreviated variable
## # names ¹generation, ²date_infection, ³date_hospitalisation, ⁴date_outcomeArdından “küçük” bir hastanede, örneğin 500’den az hastayı kabul eden bir hastanede yatan vaka sıralarını filtrelemek kolaylaşıyor:
13.9 Gruplandırılmış verileri dönüştürün
Tüm sütunları ve satırları (özetleme değil) korumak ve grup istatistiklerini içeren yeni bir sütun eklemek için, ‘özet()’ yerine ‘group_by()’dan sonra ’mutate()’ kullanın.
Bu, orijinal veri kümesinde diğer tüm sütunların mevcut olduğu grup istatistiklerini istiyorsanız yararlıdır - ör. bir satırı kendi grubuyla karşılaştıran hesaplamalar için.
Örneğin, aşağıdaki kod, bir satırın kabul gecikmesi ile hastaneleri için medyan gecikme arasındaki farkı hesaplar. Adımlar:
- Verileri hastaneye göre gruplandırın
- o satırın hastanede ortalama gecikmesini içeren yeni bir sütun oluşturmak için “days_onset_hosp” (hastaneye yatış gecikmesi) sütununu kullanın
- İki sütun arasındaki farkı hesaplayın
Gösteri amacıyla yalnızca belirli sütunları “select()” olarak seçiyoruz.
linelist %>%
# hastaneye göre grup verileri (henüz satır listesinde değişiklik yok)
group_by(hospital) %>%
# Yeni sütunlar
mutate(
# hastaneye kabule kadar geçen ortalama gün sayısı (1 ondalık sayıya yuvarlanır)
group_delay_admit = round(mean(days_onset_hosp, na.rm=T), 1),
# sıra gecikmesi ile hastanelerindeki ortalama gecikme arasındaki fark (1 ondalık basamağa yuvarlanır)
diff_to_group = round(days_onset_hosp - group_delay_admit, 1)) %>%
# yalnızca belirli satırları seçin - gösterim/görüntüleme amaçlı
select(case_id, hospital, days_onset_hosp, group_delay_admit, diff_to_group)## # A tibble: 5,888 × 5
## # Groups: hospital [6]
## case_id hospital days_onset_hosp group_delay_…¹ diff_…²
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 5fe599 Other 2 2 0
## 2 8689b7 Missing 1 2.1 -1.1
## 3 11f8ea St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) 2 2.1 -0.1
## 4 b8812a Port Hospital 2 2.1 -0.1
## 5 893f25 Military Hospital 1 2.1 -1.1
## 6 be99c8 Port Hospital 1 2.1 -1.1
## 7 07e3e8 Missing 2 2.1 -0.1
## 8 369449 Missing 1 2.1 -1.1
## 9 f393b4 Missing 1 2.1 -1.1
## 10 1389ca Missing 2 2.1 -0.1
## # … with 5,878 more rows, and abbreviated variable names ¹group_delay_admit,
## # ²diff_to_group13.10 Gruplandırılmış verileri seçin
‘select()’ fiili gruplandırılmış veriler üzerinde çalışır, ancak gruplandırma sütunları her zaman dahil edilir (‘select()’ içinde belirtilmemiş olsa bile). Bu gruplama sütunlarını istemiyorsanız, önce ungroup() kullanın.
13.11 Kaynaklar
Daha fazla bilgi için bazı yararlı kaynaklar şunlardır:
Gruplandırılmış veriler üzerinde herhangi bir özet fonksiyonu gerçekleştirebilirsiniz; RStudio veri dönüştürme bilgi sayfasına bakabilirsiniz.
dplyr adresindeki Veri Marangozluğu sayfası group_by() ve grouping üzerindeki tidyverse referans sayfaları.
Bu sayfa Veri manipülasyonu