R----tidyr包介绍学习
tidyr包：reshape2的替代者，功能更纯粹
tidyr包的应用
tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能;
gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化;
separate和union方法提供了数据分组拆分、合并的功能，应用在nominal数据的转化上
R将整洁数据定义为：每个变量的数据存储在自身的列中，每个观测值的数据存储在其自身的行中。整洁数据是进行数据再加工的基础。
tidyr包主要涉及：
1)缺失值的简单补齐
2)长形表变宽形表与宽形表变长形表
gather-把宽度较大的数据转换成一个更长的形式，它类比于从reshape2包中融合函数的功能
spread-把长的数据转换成一个更宽的形式，它类比于从reshape2包中铸造函数的功能。
gather()相反的是spread()，前者将不同的列堆叠起来，后者将同一列分开
3)列分割与列合并
separate－将一列按分隔符分割为多列
unite－将多列按指定分隔符合并为一列
tidyr包：（gather（宽数据转为长数据）、spread（长数据转为宽数据）、unit（多列合并为一列）、separate（将一列分离为多列））
栗子：
1.载入包
# 使用datasets包中的mtcars数据集做演示
library(tidyr)
library(dplyr)
head(mtcars)
# 为方便处理，在数据集中增加一列car
mtcars$car <- rownames(mtcars)
mtcars <- mtcars[, c(12, 1:11)] #将添加的一列从最后一列移到最前列
head(mtcars)
2.gather--宽数据转为长数据
使用gather()函数实现宽表转长表，语法如下：
gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE)
data：需要被转换的宽形表
key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key
value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value
…：可以指定哪些列聚到同一列中
na.rm：是否删除缺失值
开始使用：
# 除了car列外，其余列聚合成两列，分别命名为attribute和value
mtcarsNew <- mtcars %>% gather(attribute, value, -car)
head(mtcarsNew)
tail(mtcarsNew)
如你所见，除了car列外，其余列聚合成两列(一列对应列名，一列对应值)，分别命名为attribute和value。
dplyr()利用%>%（链式操作）来改进：
链式操作是啥意思呢？
%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。注意这里的，传递给下一个函数的第一个参数，然后就不用写第一个参数了。
tidyr很好的一点是可以只gather若干列而其他列保持不变。如果你想gather在map和gear之间的所有列而保持carb和car列不变，可以像下面这样做：
# gather在map和gear之间的所有列，而保持carb和car列不变
mtcarsNew <- mtcars %>% gather(attribute, value, mpg:gear)
head(mtcarsNew)
连续筛选
不连续筛选
mtcarsNew <- mtcars %>% gather(`gear`,`carb`,key = "attribute", value = "value", -car)
head(mtcarsNew)
unique(mtcarsNew$attribute)
3.spread--长数据转为宽数据
有时，为了满足建模或绘图的要求，往往需要将长形表转换为宽形表，或将宽形表变为长形表。如何实现这两种数据表类型的转换。使用spread()函数实现长表转宽表，语法如下：
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
使用：
mtcarsSpread <- mtcarsNew %>% spread(attribute, value)
head(mtcarsSpread)
注：各列的相互位置稍有调整.
4.unite--多列合并为一列
unite的调用格式如下：
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
其作用是将多列合并为一列，举例如下：
# 先虚构一数据框
set.seed(1)
date <- as.Date('2016-11-01') + 0:14
hour <- sample(1:24, 15)
min <- sample(1:60, 15)
second <- sample(1:60, 15)
event <- sample(letters, 15)
data <- data.table(date, hour, min, second, event)
# 把date，hour，min和second列合并为新列datetime
# R中的日期时间格式为"Year-Month-Day-Hour:Min:Second"
dataNew <- data %>%unite(datehour, date, hour, sep = ' ') %>%unite(datetime, datehour, min, second, sep = ':')
dataNew
若不习惯使用链式方式，这样写也可：
dt<-unite(data,datehour, date, hour, sep = ' ');dt
dt2<-unite(dt,datetime,datehour, min, second, sep = ':');dt2
5.separate--将一列分离为多列
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 = “[^[:alnum:]]+”, 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
举例如下：
# 可以用separate函数将数据恢复到刚创建的时候
# 首先，将datetime分为date列和time列 然后，将time列分为hour，min，second列
data1 <- dataNew %>%separate(datetime, c('date', 'time'), sep = ' ') %>%separate(time, c('hour', 'min', 'second'), sep = ':')
data1
一、缺失值的简单补齐
library(tidyr)
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.table(x = x, y = y)
df
> x <- c(1,2,7,8,NA,10,22,NA,15)
> y <-c('a',NA,'b',NA,'b','a','a','b','a')
> df <- data.table(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
下面用x的均值或中位数替换缺失值，用y的众数替换缺失值。
计算x的均值和中位数
x_mean <- mean(df$x, na.rm = TRUE)
x_median <- median(df$x, na.rm = TRUE)
> x_mean <- mean(df$x, na.rm = TRUE);x_mean
[1] 9.285714
> x_median <- median(df$x, na.rm = TRUE);x_median
[1] 8
计算y的众数
y_mode <- as.character(df$y[which.max(table(df$y))])
> y_mode <- as.character(df$y[which.max(table(df$y))]);y_mode
[1] "a"
替换数据框df中x和y的缺失值
df2 <- replace_na(data = df, replace = list(x = x_mean, y = y_mode))
df2
> 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
df3 <- replace_na(data = df, replace = list(x = x_median, y = y_mode))
df3
> df3 <- replace_na(data = df, replace = list(x = x_median, y = y_mode));df3
x y
1: 1 a
2: 2 a
3: 7 b
4: 8 a
5: 8 b
6: 10 a
7: 22 a
8: 8 b
9: 15 a
上面的缺失值补齐方法只是简单的使用指定值（可以是均值、中位数、众数等），如果还想了解多重插补方法实现缺失值的处理，
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可以参考：<缺失值处理方法>
首先了解一下处理缺失值的一般步骤：
1）识别缺失值；
2）检测导致缺失数据的原因；
3）删除包含缺失值的观测或用合理的值代替缺失值。
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；
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；
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。
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。个人觉得可以使用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。
例子
#创建数据集
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)
#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),2] <- NA
miss.df[sample(1:nrow(miss.df), 60),5] <- NA
#用mice包中的md.pattern()函数探索缺失值的模式
library(mice)
md.pattern(miss.df)
图中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。
例子
library(VIM)
aggr(miss.df, prop = FALSE, numbers = TRUE)
图中能非常直观的反映哪些变量存在缺失值及缺失情况如何。
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。
例子
library(mice)
im <- mice(data = miss.df, m = 10, method = 'pmm')
fit <- with(data = im, expr = lm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4))
pooled <- pool(object = fit)
summary(pooled)
图中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)
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。
