في عالم تحليل البيانات والبرمجة الإحصائية، يتطلب التعامل مع البيانات بشكل فعّال وذكي. إحدى التحديات التي تطرأ عند تحويل بيانات من الشكل “long” إلى “wide” هي كيفية التعامل مع القيم المفقودة وإضافة الأعمدة الناقصة. يأتي هنا دور الوسيلة القوية والمعروفة باسم dcast، ولكن يظهر أن هناك تحديًا يتعلق بالتعامل مع القيم على الجانب الأيسر (LHS) من الصيغة.
يظهر أن الاستفادة من معامل drop في dcast يؤثر أيضًا على توسيع الصفوف بناءً على تركيبات القيم في الجانب الأيسر (LHS) بالإضافة إلى الجانب الأيمن (RHS). وهذا ينتج عنه إضافة صفوف إضافية بناءً على تركيبات قيم LHS.
هل هناك وسيلة لتجاوز هذا السلوك؟
لفهم السياق بشكل أفضل، دعونا نلقي نظرة على بيانات عينة:
library(data.table)
DT <- data.table(v1 = c(1.105, 1.105, 1.105, 2.012, 2.012, 2.012),
ID = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L),
v2 = structure(c(2L, 3L, 5L, 1L, 2L, 6L),
.Label = c("1", "2", "3", "4", "5", "6"),
class = "factor"),
v3 = c(3L, 2L, 2L, 5L, 4L, 3L))
لاحظ أن “v2” هو عمود من نوع factor يحتوي على 6 مستويات. أريد تحويل البيانات من “long” إلى “wide”، ولكن أريد أيضًا إضافة أعمدة لأي مستويات ناقصة (في هذه الحالة “4”).
تتعامل reshape مع التغيير في الشكل، ولكن لا تتعامل مع الأعمدة المفقودة:
reshape(DT, direction = "wide", idvar = c("ID", "v1"), timevar = "v2")
# v1 ID v3.2 v3.3 v3.5 v3.1 v3.6
# 1: 1.105 1 3 2 2 NA NA
# 2: 2.012 2 4 NA NA 5 3
dcast تتعامل مع إضافة الأعمدة المفقودة، ولكن فقط إذا كان هناك قيمة واحدة على الجانب الأيسر (LHS):
dcast(DT, ID ~ v2, value.var = "v3", drop = FALSE)
# ID 1 2 3 4 5 6
# 1: 1 NA 3 2 NA 2 NA
# 2: 2 5 4 NA NA NA 3
إذا كانت هناك قيم متعددة على الجانب الأيسر (LHS)، يتم توسيع تركيبات القيم على الجانب الأيسر أيضًا، كما لو أننا استخدمنا CJ أو expand.grid.
dcast(DT, ... ~ v2, value.var = "v3", drop = FALSE)
# v1 ID 1 2 3 4 5 6
# 1: 1.105 1 NA 3 2 NA 2 NA
# 2: 1.105 2 NA NA NA NA NA NA
# 3: 2.012 1 NA NA NA NA NA NA
# 4: 2.012 2 5 4 NA NA NA 3
هذا مشابه لاستخدام xtabs في R الأساسية: ftable(xtabs(v3 ~ ID + v1 + v2, DT)).
هل هناك وسيلة لإعلام dcast أن “مجردًا، تمثل تركيبات القيم على الجانب الأيسر الهويات، فلا تحاول ملء القيم لي.”
الطريقة الحالية هي القيام بثلاث خطوات، إحداها لطي القيم على الجانب الأيسر، والأخرى لنشر القيم على الجانب الأيمن، وأخيرًا دمج النتيجة.
merge(DT[, list(v1 = unique(v1)), .(ID)],
dcast(DT, ID ~ v2, value.var = "v3", drop = FALSE),
by = "ID")[]
# ID v1 1 2 3 4 5 6
# 1: 1 1.105 NA 3 2 NA 2 NA
# 2: 2 2.012 5 4 NA NA NA 3
هل هناك طريقة أفضل قد غابت عن انتباهي؟
المزيد من المعلومات
بالطبع، عند التعامل مع مشكلة محددة مثل هذه، يمكن أن يكون هناك بعض النصائح والاقتراحات لتحسين الأداء وجعل العملية أكثر فاعلية.
أولًا وقبل كل شيء، يمكنك استخدام ميزة drop = list(FALSE) مع dcast لتجنب التأثير على القيم في الجانب الأيسر (LHS)، ولكن قد يكون هذا لا يكفي في حالتك الخاصة.
dcast(DT, ID + v1 ~ v2, value.var = "v3", drop = list(FALSE))
ثانيًا، يمكنك النظر في استخدام مكتبة “tidyverse”، وتحديدًا وظيفة spread من “tidyr” بدلاً من dcast. تعمل spread على توسيع البيانات بناءً على الأعمدة المحددة بشكل أكثر تحكماً.
library(tidyr)
spread(DT, v2, v3, fill = NA)
ثالثًا، يمكنك النظر في استخدام وظيفة complete من “tidyr” لإضافة جميع الصفوف المفقودة تلقائيًا، وهذا يقوم بنفس الوظيفة التي تقوم بها dcast مع drop = FALSE.
complete(DT, ID, v1, v2, fill = list(v3 = NA))
رابعًا، يمكن أيضًا أن يكون لديك حلاً يعتمد على استخدام مجموعة متعددة من الوظائف مثل data.table و dcast و merge كما قدمته في السياق الأصلي.
أخيرًا، يعتبر التحول بين الأشكال والتعامل مع البيانات هو جزء أساسي من عمليات تحليل البيانات، وغالباً ما تكون هناك حالات فريدة تتطلب حلاً مخصصًا بناءً على هيكل البيانات ومتطلبات التحليل الخاصة بك.
بهذه النصائح، يمكنك تحسين عملية تحويل البيانات الخاصة بك وضمان الحصول على النتائج المرجوة. استمتع بتحليل البيانات!
