Манипулирование данными — важнейший шаг в любом проекте анализа данных, и R предоставляет для этой цели широкий спектр мощных инструментов. Одним из таких инструментов является функция сбора() из пакета tidyr, которая позволяет гибко и эффективно изменять и преобразовывать ваши данные. В этой статье мы рассмотрим различные применения функции сбора() и предоставим примеры кода, демонстрирующие ее использование.

1. Преобразование широких данных в длинные данные.
   Функция сбора() особенно полезна, когда у вас есть данные в широком формате и вам необходимо преобразовать их в длинный формат. Это часто требуется, когда вы хотите проанализировать или визуализировать данные другим способом. Вот пример:

library(tidyr)
# Create a sample data frame
data <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  A = c(10, 20, 30),
  B = c(15, 25, 35),
  C = c(18, 28, 38)
)
# Reshape the data from wide to long
data_long <- gather(data, key = "Variable", value = "Value", -ID)

1. Сбор нескольких столбцов.
   Вы также можете использовать метод сбора() для одновременного сбора нескольких столбцов. Это полезно, когда у вас есть несколько связанных столбцов, которые необходимо объединить в один. Вот пример:

# Create a sample data frame
data <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  A_2019 = c(100, 200, 300),
  A_2020 = c(150, 250, 350),
  B_2019 = c(120, 220, 320),
  B_2020 = c(180, 280, 380)
)
# Reshape the data from wide to long
data_long <- gather(data, key = "Variable", value = "Value", -ID, na.rm = TRUE)

1. Указание имен ключей и значений.
   По умолчанию сбор() использует «ключ» и «значение» в качестве имен столбцов для столбцов ключа и значения соответственно. Однако вы можете указать собственные имена, используя аргументы «ключ» и «значение». Вот пример:

# Create a sample data frame
data <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  X1 = c(10, 20, 30),
  X2 = c(15, 25, 35),
  X3 = c(18, 28, 38)
)
# Reshape the data from wide to long with custom column names
data_long <- gather(data, key = "Variable", value = "NewValue", -ID)

1. Обработка отсутствующих значений.
   Функция сбора() также предоставляет возможность удалять строки с отсутствующими значениями с помощью аргумента na.rm. Установка na.rm = TRUE исключит все строки с пропущенными значениями из результирующего фрейма данных. Вот пример:

# Create a sample data frame with missing values
data <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  A = c(10, NA, 30),
  B = c(15, 25, 35),
  C = c(18, 28, NA)
)
# Reshape the data from wide to long, excluding rows with missing values
data_long <- gather(data, key = "Variable", value = "Value", -ID, na.rm = TRUE)

Функция сбора() в R — мощный инструмент для изменения формы и преобразования данных из широкого формата в длинный формат. Это позволяет вам эффективно манипулировать вашими данными и готовить их для дальнейшего анализа или визуализации. Понимая различные применения и параметры функции сбора(), вы можете оптимизировать рабочие процессы манипулирования данными и получать ценную информацию из своих данных.

Используя функцию сбора() в R, вы можете легко изменять форму данных и манипулировать ими, делая их более подходящими для анализа. Если вам нужно преобразовать большие данные в длинные, собрать несколько столбцов или обработать пропущенные значения, метод сбора() предоставляет универсальное решение. Включение метода сбора() в ваш набор инструментов для обработки данных улучшит ваши навыки программирования на R и позволит извлекать значимую информацию из сложных наборов данных.