1、tidyr包主要涉及：
- 缺失值的简单补齐
- 长形表变宽形表与宽形表变长形表
- 列分割与列合并
1.1 缺失值的简单补齐
> library(tidyr)
> library(dplyr)
> # 创建含有缺失值的数据框示例
> x <- c(1,2,7,8,NA,10,22,NA,15)
> y <- c("a",NA,"b",NA,"b","a","a","b","a")
> df <- data.frame(x = x,y = y)
> df
x y
1 1 a
2 2 <NA>
3 7 b
4 8 <NA>
5 NA b
6 10 a
7 22 a
8 NA b
9 15 a
小技巧
- 缺失-数字：用均值或中位数替换缺失值；
- 缺失-字符串：用众数替换缺失值。
接下来
#第一步，计算x的均值和中位数(对缺失值比较敏感)
> x_mean <- mean(df$x, na.rm = TRUE)#TRUE表示去除NA
> x_mean
[1] 9.285714
> x_median <- median(df$x, na.rm = TRUE)
> x_median
[1] 8
#第二步，计算y的众数
> df$y
[1] a <NA> b <NA> b a a b a
Levels: a b
> table(df$y)
a b
4 3
> which.max(table(df$y))
a
1
> df$y[which.max(table(df$y))]
[1] a
Levels: a b
> y_mode <- as.character(df$y[which.max(table(df$y))])#众数是字符a
> y_mode
[1] "a"
#如果不是字符串，是整数型变量和因子型变量
#整数型变量,即列表元素个数最多的位置
#a <- which.max(table(df$y))
#因子型变量(具体可见table()求每个因子水平的频数)
#a1 <- df$y[which.max(table(df$y))]
#第三步,#替换数据框df中x和y的缺失值
> df$y
[1] a <NA> b <NA> b a a b a
Levels: a b
> table(df$y)
a b
4 3
> which.max(table(df$y))
a
1
> df$y[which.max(table(df$y))]
[1] a
Levels: a b
> y_mode <- as.character(df$y[which.max(table(df$y))])
> y_mode
[1] "a"
> df2 <- replace_na(data = df, replace = list(x = x_mean, y = y_mode))
> df2
x y
1 1.000000 a
2 2.000000 a
3 7.000000 b
4 8.000000 a
5 9.285714 b
6 10.000000 a
7 22.000000 a
8 9.285714 b
9 15.000000 a
1.2 长形表-变宽形表中的缺失值
- 简单的说，长形表就是一个观测对象可由多行组成，而宽形表则是一个观测仅由一行组成
举例说明
-
1）长转宽
####新建 长形表
> name <- c('A','A','A','B','B')
> product <- c('P1','P2','P3','P1','P4')
> price <- c(100,130,55,100,78)
> df_long <- data.frame(name = name, product = product, price = price)
> df_long
name product price
1 A P1 100
2 A P2 130
3 A P3 55
4 B P1 100
5 B P4 78
函数长转宽
spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE)data：为需要转换的长形表
key：需要将变量值拓展为字段的变量
value：需要分散的值
fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值
> df_long_expand <- spread(data = df_long, key = product, value = price)
> df_long_expand
name P1 P2 P3 P4
1 A 100 130 55 NA
2 B 100 NA NA 78
> df_long_expand2 <- spread(data = df_long, key = product, value = price, fill = 0)
#被转型后的数据框中存在缺失值,如果想给缺失值传递一个指定值的话,就需要fill参数的作用。
> df_long_expand2
name P1 P2 P3 P4
1 A 100 130 55 0
2 B 100 0 0 78
-
2）宽转长
#新建 宽形表
> name <- c('A','B','C')
> gender <- c('f','f','m')
> province <- c('JS','SH','HN')
> age <- c(18,22,19)
> df_wide <- data.frame(name = name, gender = gender, province = province, age = age)
> df_wide
name gender province age
1 A f JS 18
2 B f SH 22
3 C m HN 19
实现宽转长
gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE) 该函数实现宽转长data：需要被转换的宽形表
key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key
value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value
…：可以指定哪些列聚到同一列中
na.rm：是否删除缺失值
#默认将所有列存放到key中
> df_wide_gather <- gather(data = df_wide, key = variable,
+ value = value)
> df_wide_gather
variable value
1 name A
2 name B
3 name C
4 gender f
5 gender f
6 gender m
7 province JS
8 province SH
9 province HN
10 age 18
11 age 22
12 age 19
#指定需要被聚为一列的字段
> df_wide_gather2 <- gather(data = df_wide, key = variable,
+ value = value, gender, province)
> df_wide_gather2
name age variable value
1 A 18 gender f
2 B 22 gender f
3 C 19 gender m
4 A 18 province JS
5 B 22 province SH
6 C 19 province HN
>
> #df_wide_gather2的结果也可以写成
> df_wide_gather3 <- gather(data = df_wide, key = variable,
+ value = value, -name) #除name外，其他变量聚成一列
> df_wide_gather3
name variable value
1 A gender f
2 B gender f
3 C gender m
4 A province JS
5 B province SH
6 C province HN
7 A age 18
8 B age 22
9 C age 19
1.3 列分割与列合并
-
下面介绍——列分割
separate()函数可将一列拆分为多列，一般可用于日志数据或日期时间型数据的拆分，语法如下：
separate(data, col, into, sep = “分隔符”, remove = TRUE,
convert = FALSE, extra = “warn”, fill = “warn”, …)data：为数据框
col：需要被拆分的列
into：新建的列名，为字符串向量
sep：被拆分列的分隔符
remove：是否删除被分割的列
> id <- c(1,2)
> datetime <- c(as.POSIXlt('2015-12-31 13:23:44'), as.POSIXlt('2016-01-28 21:14:12'))
> df <- data.frame(id = id, datetime = datetime)
> df
id datetime
1 1 2015-12-31 13:23:44
2 2 2016-01-28 21:14:12
- 下面使用separate()函数将日期时间值分割为年、月、日、时、分、秒
> # 将日期时间数据切割为日期和时间两列
> separate1 <- df%>%separate(.,col = datetime,into = c("data","time"),
+ sep = " ",remove = FALSE)
> separate1
id datetime data time
1 1 2015-12-31 13:23:44 2015-12-31 13:23:44
2 2 2016-01-28 21:14:12 2016-01-28 21:14:12
> # 将日期切割为年月日
> separate2 <- separate1 %>% separate(col = data,into = c("year","month","day"),
+ sep = "-",remove = FALSE)
> separate2
id datetime data year month day time
1 1 2015-12-31 13:23:44 2015-12-31 2015 12 31 13:23:44
2 2 2016-01-28 21:14:12 2016-01-28 2016 01 28 21:14:12
> # 将时间切割为时分秒
> separate3 <- separate2 %>% separate(col = time,into = c("hour","minute","second"),
+ sep = ":",remove = FALSE)
> separate3
id datetime data year month day time hour
1 1 2015-12-31 13:23:44 2015-12-31 2015 12 31 13:23:44 13
2 2 2016-01-28 21:14:12 2016-01-28 2016 01 28 21:14:12 21
minute second
1 23 44
2 14 12
-
下面介绍——列合并
unite()函数与separate()函数相反，可将多列合并为一列，语法如下：
unite(data, col, …, sep = “_”, remove = TRUE)
data：为数据框
col：被组合的新列名称
…：指定哪些列需要被组合
sep：组合列之间的连接符，默认为下划线
remove：是否删除被组合的列
> #删除原来的日期时间列、日期列和时间列
> separate3 <- separate3[, -c(2,3,7)]
> separate3
id year month day hour minute second
1 1 2015 12 31 13 23 44
2 2 2016 01 28 21 14 12
> #将年月日合并为新字段日期
> unite1 <- unite(data = separate3, 'date', sep = '-', year, month, day)
> unite1
id date hour minute second
1 1 2015-12-31 13 23 44
2 2 2016-01-28 21 14 12
关于缺失值
首先了解一下处理缺失值的一般步骤：
- 1）识别缺失值；
第一步对缺失值的识别是非常简单的，可以使用is.na()、is.nan()、和is.infinite()函数来鉴别数据集中是否存在缺失；
- 2）检测导致缺失数据的原因；
第二步需要根据实际的场景业务去理解缺失的原因，如敏感数据导致用户不填或网络、机器故障导致数据断层等；
- 3）删除包含缺失值的观测或用合理的值代替缺失值。
第三步是处理缺失的重要步骤，一般可以通过推理法、行删除法和多重插补法进行处理
下面具体来介绍
一、识别缺失值
上面提到可以使用is.na()、is.nan()、和is.infinite()来鉴别数据集中是否存在缺失，但该方法返回的是所有向量或数据框中每一个元素是否为缺失值，显然数据量非常大的话该方法返回的结果就不太容易接受。
mice包中的md.pattern()函数来发现数据集中缺失值的模式。但该方法只能识别R中的NA和NaN为缺失值，而不能将-Inf和Inf视为缺失值，处理的办法可以用NA替代这些值。
> set.seed(1234)
> x1 <- runif(n = 1000, min = 1, max = 15)
> x2 <- 100*rnorm(n = 1000) + 10
> x3 <- rt(n = 1000, df = 3)
> x4 <- rf(n = 1000, df1 = 2, df2 = 3)
> y <- 2*x1 - 0.3*x2 + 0.6*x3 - 1.2*x4 + rnorm(1000)
> nonemiss.df <- data.table(y = y, x1 = x1, x2 = x2, x3 = x3, x4 = x4)
> nonemiss.df
y x1 x2 x3 x4
1: -25.642609 2.591848 108.4779968 1.5206970 1.6421182
2: 52.469333 9.712192 -112.4737876 0.9541739 0.8233494
3: -5.777701 9.529846 80.9726218 -0.5763673 1.6377639
4: 11.783031 9.727312 -0.9219993 -0.8390399 6.3839570
5: -30.094348 13.052815 188.2607895 0.9603589 0.8097546
---
996: -2.531766 1.018322 13.9589562 -0.8615238 0.7856535
997: -25.752777 11.743963 158.0990197 -2.1667088 0.4541599
998: -9.970456 5.479714 66.6660058 -1.1474349 0.1537334
999: -28.987563 14.412180 188.9580359 0.8767898 1.0181988
1000: -29.245580 3.735566 121.4047851 3.3353688 3.0958502
#随机将y，x3和x4列的某些观测设为缺失值
> set.seed(1234)>
> miss.df <- data.frame(y = y, x1 = x1, x2 = x2, x3 = x3, x4 = x4)
> miss.df[sample(1:nrow(miss.df), 40),1] <- NA>
> miss.df[sample(1:nrow(miss.df), 50),4] <- NA
> miss.df[sample(1:nrow(miss.df), 60),5] <- NA
> nonemiss.df
y x1 x2 x3 x4
1: -25.642609 2.591848 108.4779968 1.5206970 1.6421182
2: 52.469333 9.712192 -112.4737876 0.9541739 0.8233494
3: -5.777701 9.529846 80.9726218 -0.5763673 1.6377639
4: 11.783031 9.727312 -0.9219993 -0.8390399 6.3839570
5: -30.094348 13.052815 188.2607895 0.9603589 0.8097546
---
996: -2.531766 1.018322 13.9589562 -0.8615238 0.7856535
997: -25.752777 11.743963 158.0990197 -2.1667088 0.4541599
998: -9.970456 5.479714 66.6660058 -1.1474349 0.1537334
999: -28.987563 14.412180 188.9580359 0.8767898 1.0181988
1000: -29.245580 3.735566 121.4047851 3.3353688 3.0958502
#用mice包中的md.pattern()函数探索缺失值的模式
> install.packages("mice")
> library(mice)
> md.pattern(miss.df)
x1 x2 y x3 x4
858 1 1 1 1 1 0
55 1 1 1 1 0 1
45 1 1 1 0 1 1
2 1 1 1 0 0 2
34 1 1 0 1 1 1
3 1 1 0 1 0 2
3 1 1 0 0 1 2
0 0 40 50 60 150
Rplot.png
上面返回了数据集中缺失值的情况，0表示列中存在缺失值，1表示列中不存在缺失值。
- 第一行描述数据集中没有缺失值的模式；
- 从第二行至倒数第二行反映了某些列中会存在缺失值；
- 第一列表示缺失值的观测数量（排除第一个值，即858）；
- 最后一列表示缺失值的变量个数；
- 最后一行给出每个变量缺失值的个数。
- 通过这张缺失值模式表能够清楚的发现哪些变量存在缺失值，而这些变量又包含了多少数量的缺失。还可以通过可视化的方法来探索数据集中存在缺失值的情况，本人比较喜欢使用VIM包中的aggr()函数
> install.packages("VIM")
> library(VIM)
> aggr(miss.df, prop = FALSE, numbers = TRUE)
Rplot01.png
二、缺失数据处理方法
- 推理法
该方法根据变量间的数学或逻辑关系进行填补或恢复缺失值，如根据某几个变量间的关系来推断缺失值可能的值；根据姓名来推断缺失的性别或根据购买的产品特征推断用户可能所属的年龄段等。
- 行删除法
数据集中含有一个或多个缺失值的任意一行都会被删除，一般假定缺失数据是完全随机产生的，且缺失的量仅仅是数据集中的一小部分，可以考虑使用该方法进行缺失值的处理。
- 多重插补法
该方法是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法，它将从一个含缺失值的数据集中生成一组完整的数据集，这些缺失值都是通过蒙特卡洛方法进行替补。替补方法有很多，如贝叶斯线性回归法、自助线性回归法、Logist回归法和线性判别分析法等。
关于多重插补法可以使用mice包中的mice()函数（有关该函数的详细说明可以查看R的帮助文档），该包实现多重插补法并将完整数据集应用到统计模型中的思路如下：
- 1）mice()函数从一个含缺失值的数据框开始，返回一个包含多个完整数据集对象（默认可以模拟参数5个完整的数据集）；
- 2）with()函数可依次对每个完整数据集应用统计建模；
- 3）pool()函数将with()生成的单独结果整合到一起。
> library(mice)
> im <- mice(data = miss.df, m = 10, method = 'pmm')
iter imp variable
1 1 y x3 x4
1 2 y x3 x4
1 3 y x3 x4
1 4 y x3 x4
1 5 y x3 x4
1 6 y x3 x4
1 7 y x3 x4
1 8 y x3 x4
1 9 y x3 x4
1 10 y x3 x4
2 1 y x3 x4
2 2 y x3 x4
2 3 y x3 x4
2 4 y x3 x4
2 5 y x3 x4
2 6 y x3 x4
2 7 y x3 x4
2 8 y x3 x4
2 9 y x3 x4
2 10 y x3 x4
3 1 y x3 x4
3 2 y x3 x4
3 3 y x3 x4
3 4 y x3 x4
3 5 y x3 x4
3 6 y x3 x4
3 7 y x3 x4
3 8 y x3 x4
3 9 y x3 x4
3 10 y x3 x4
4 1 y x3 x4
4 2 y x3 x4
4 3 y x3 x4
4 4 y x3 x4
4 5 y x3 x4
4 6 y x3 x4
4 7 y x3 x4
4 8 y x3 x4
4 9 y x3 x4
4 10 y x3 x4
5 1 y x3 x4
5 2 y x3 x4
5 3 y x3 x4
5 4 y x3 x4
5 5 y x3 x4
5 6 y x3 x4
5 7 y x3 x4
5 8 y x3 x4
5 9 y x3 x4
5 10 y x3 x4
> fit <- with(data = im, expr = lm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4))
> pooled <- pool(object = fit)
> summary(pooled)
estimate std.error statistic df p.value
(Intercept) 0.01683167 0.0726224265 0.2317696 841.7101 0.8167733
x1 2.00401462 0.0080438273 249.1369521 637.1336 0.0000000
x2 -0.30001081 0.0003660614 -819.5640613 229.3173 0.0000000
x3 0.61370389 0.0197867137 31.0159583 437.1691 0.0000000
x4 -1.20668892 0.0049298963 -244.7696376 532.9739 0.0000000
#以上，给出了线性模型在填补缺失值后的数据集的返回结果。
为了比较，同样将缺失数据集应用到线性模型中：
> lm.fit <- lm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = miss.df)
> summary(lm.fit)
Call:
lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = miss.df)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.2114 -0.6782 0.0237 0.6604 3.5705
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.0141706 0.0758362 0.187 0.852
x1 2.0028833 0.0083552 239.718 <2e-16 ***
x2 -0.2999110 0.0003584 -836.905 <2e-16 ***
x3 0.6179078 0.0200083 30.883 <2e-16 ***
x4 -1.2042557 0.0051187 -235.265 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.9951 on 853 degrees of freedom
(142 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.999, Adjusted R-squared: 0.999
F-statistic: 2.111e+05 on 4 and 853 DF, p-value: < 2.2e-16
发现缺失数据集和多重插补数据集应用到线性回归后的参数估计基本一致，这主要是因为缺失值是完全随机产生的。如果缺失值不是随机产生的，且缺失比重比较大的话，就不适合使用行删除法，而强烈建议使用多重插补法。
还有一种比较传统的方法是用均值或中位数来替换缺失值，如果缺失数据量比较大的话，该方法可能会低估标准差和曲解变量间的相关性，导致错误的统计检验和P值。
