11  Продвинутый tidyverse

11.1 Объединение нескольких датафреймов

11.1.1 Соединение структурно схожих датафреймов: bind_rows(), bind_cols()

Для начала подключим tidyverse и возьмем уже знакомый нам датасет про супергероев:

library("tidyverse")
heroes <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/Pozdniakov/tidy_stats/master/data/heroes_information.csv",
                   na = c("-", "-99", "NA", " "))

Теперь создадим следующие тибблы и сохраним их как dc, marvel и other_publishers:

dc <- heroes %>%
  filter(Publisher == "DC Comics") %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(weight_mean = mean(Weight, na.rm = TRUE))
dc

# A tibble: 3 × 2
  Gender weight_mean
  <chr>        <dbl>
1 Female        76.8
2 Male         113. 
3 <NA>         NaN  

marvel <- heroes %>%
  filter(Publisher == "Marvel Comics") %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(weight_mean = mean(Weight, na.rm = TRUE))
marvel

# A tibble: 3 × 2
  Gender weight_mean
  <chr>        <dbl>
1 Female        80.1
2 Male         134. 
3 <NA>         129. 

other_publishers <- heroes %>%
  filter(!(Publisher %in% c("DC Comics","Marvel Comics"))) %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(weight_mean = mean(Weight, na.rm = TRUE))
other_publishers

# A tibble: 3 × 2
  Gender weight_mean
  <chr>        <dbl>
1 Female        70.8
2 Male         111. 
3 <NA>         NaN  

Несколько тибблов можно объединить вертикально с помощью функции bind_rows(). Для корректного объединения тибблы должны иметь одинаковые названия колонок.

bind_rows(dc, marvel)

# A tibble: 6 × 2
  Gender weight_mean
  <chr>        <dbl>
1 Female        76.8
2 Male         113. 
3 <NA>         NaN  
4 Female        80.1
5 Male         134. 
6 <NA>         129. 

Чтобы соединить тибблы горизонтально, воспользуйтесь функцией bind_cols().

bind_cols(dc, marvel)

New names:
• `Gender` -> `Gender...1`
• `weight_mean` -> `weight_mean...2`
• `Gender` -> `Gender...3`
• `weight_mean` -> `weight_mean...4`

# A tibble: 3 × 4
  Gender...1 weight_mean...2 Gender...3 weight_mean...4
  <chr>                <dbl> <chr>                <dbl>
1 Female                76.8 Female                80.1
2 Male                 113.  Male                 134. 
3 <NA>                 NaN   <NA>                 129. 

Функции bind_rows() и bind_cols() могут работать не только с двумя, но сразу с несколькими датафреймами.

bind_rows(dc, marvel, other_publishers)

# A tibble: 9 × 2
  Gender weight_mean
  <chr>        <dbl>
1 Female        76.8
2 Male         113. 
3 <NA>         NaN  
4 Female        80.1
5 Male         134. 
6 <NA>         129. 
7 Female        70.8
8 Male         111. 
9 <NA>         NaN  

На входе в функции bind_rows() и bind_cols() можно подавать как сами датафреймы или тибблы через запятую, так и список из датафреймов/тибблов.

heroes_list_of_df <- list(DC = dc, 
                          Marvel = marvel, 
                          Other = other_publishers)
bind_rows(heroes_list_of_df)

# A tibble: 9 × 2
  Gender weight_mean
  <chr>        <dbl>
1 Female        76.8
2 Male         113. 
3 <NA>         NaN  
4 Female        80.1
5 Male         134. 
6 <NA>         129. 
7 Female        70.8
8 Male         111. 
9 <NA>         NaN  

Чтобы не потерять, из какого датафрейма какие данные, можно указать любое строковое значение (название будущей колонки) для необязательного аргумента .id =.

bind_rows(heroes_list_of_df, .id = "Publisher")

# A tibble: 9 × 3
  Publisher Gender weight_mean
  <chr>     <chr>        <dbl>
1 DC        Female        76.8
2 DC        Male         113. 
3 DC        <NA>         NaN  
4 Marvel    Female        80.1
5 Marvel    Male         134. 
6 Marvel    <NA>         129. 
7 Other     Female        70.8
8 Other     Male         111. 
9 Other     <NA>         NaN  

bind_rows() обычно используется, когда ваши данные находятся в разных файлах с одинаковой структурой. Тогда вы можете прочитать все таблицы в папке, сохранить их в качестве списка из датафреймов и объединить в один датафрейм с помощью bind_rows().

11.1.2 Реляционные данные: *_join()

В реальности иногда возникает ситуация, когда нужно соединить две таблички, у которых есть общий столбец (или несколько столбцов), но все остальные столбцы различаются. Табличек может быть и больше, это может быть целая сеть таблиц, некоторые из которых содержат основные данные, а некоторые - дополнительные, которые необходимо на определенном этапе “включить” в анализ. Например, таблица с расшифровкой аббревиатур или сокращений вроде коротких названий стран или таблица телефонных кодов разных стран. Совокупность нескольких связанных друг с другом таблиц называют реляционными данными.

В случае с реляционными данными простых bind_rows() и bind_cols() становится недостаточно.

Эти две таблички нужно объединить (join). Эта задача обычно возникает не очень часто, обычно это происходит один-два раза в одном проекте, когда нужно дополнить имеющиеся данные дополнительной информацией извне или объединить два набора данных, обрабатывавшихся в разных программах. Однако каждый раз, когда такая задача возникает, это доставляет много боли. dplyr предлагает интуитивно понятный инструмент для объединения реляционных данных - семейство функций *_join().

Возьмем для примера два тиббла band_members и band_instruments, встроенных в dplyr специально для демонстрации работы функций *_join().

band_members

# A tibble: 3 × 2
  name  band   
  <chr> <chr>  
1 Mick  Stones 
2 John  Beatles
3 Paul  Beatles

band_instruments

# A tibble: 3 × 2
  name  plays 
  <chr> <chr> 
1 John  guitar
2 Paul  bass  
3 Keith guitar

У этих двух тибблов есть колонка с одинаковым названием, которая по своему смыслу соединяет данные обоих тибблов. Такая колонка называется ключом. Ключ должен однозначно идентифицировать наблюдения¹.

Давайте попробуем посоединять band_members и band_instruments разными вариантами *_join() и посмотрим, что у нас получится. Все эти функции имеют на входе два обязательных аргумента (x = и y =) в которые мы должны подставить два датафрейма/тиббла которые мы хотим объединить. Главное различие между этими функциями заключается в том, что они будут делать, если уникальные значения в ключах x и y не соответствуют друг другу.

• left_join():

band_members %>%
  left_join(band_instruments)

Joining with `by = join_by(name)`

# A tibble: 3 × 3
  name  band    plays 
  <chr> <chr>   <chr> 
1 Mick  Stones  <NA>  
2 John  Beatles guitar
3 Paul  Beatles bass  

left_join() - это самая простая для понимания и самая используемая функция из семейства *_join(). Она как бы “дополняет” информацию из первого тиббла вторым тибблом. В этом случае сохраняются все уникальные наблюдения в x, но отбрасываются лишние наблюдения в тиббле y. Тем значениям, которым не нашлось соотвествия в y, в колонках, взятых их y, ставятся значения NA.

Вы можете сами задать колонки-ключи параметром by =, по умолчанию это все колонки с одинаковыми названиями в двух тибблах.

band_members %>%
  left_join(band_instruments, by = "name")

# A tibble: 3 × 3
  name  band    plays 
  <chr> <chr>   <chr> 
1 Mick  Stones  <NA>  
2 John  Beatles guitar
3 Paul  Beatles bass  

Часто случается, что колонки-ключи называются по-разному в двух тибблах. Их необязательно переименовывать, можно поставить соответстие вручную используя проименованный вектор:

band_members %>%
  left_join(band_instruments2, by = c("name" = "artist"))

# A tibble: 3 × 3
  name  band    plays 
  <chr> <chr>   <chr> 
1 Mick  Stones  <NA>  
2 John  Beatles guitar
3 Paul  Beatles bass  

• right_join():

band_members %>%
  right_join(band_instruments)

Joining with `by = join_by(name)`

# A tibble: 3 × 3
  name  band    plays 
  <chr> <chr>   <chr> 
1 John  Beatles guitar
2 Paul  Beatles bass  
3 Keith <NA>    guitar

right_join() отбрасывает строчки в x, которых не было в y, но сохраняет соответствующие строчки y - left_join() наоборот.

• full_join():

band_members %>%
  full_join(band_instruments)

Joining with `by = join_by(name)`

# A tibble: 4 × 3
  name  band    plays 
  <chr> <chr>   <chr> 
1 Mick  Stones  <NA>  
2 John  Beatles guitar
3 Paul  Beatles bass  
4 Keith <NA>    guitar

Функция full_join() сохраняет все строчки и из x и y. Пожалуй, наиболее используемая функция после left_join() – благодаря full_join() вы точно ничего не потеряете при объединении.

• inner_join():

band_members %>%
  inner_join(band_instruments)

Joining with `by = join_by(name)`

# A tibble: 2 × 3
  name  band    plays 
  <chr> <chr>   <chr> 
1 John  Beatles guitar
2 Paul  Beatles bass  

Функция inner_join() сохраняет только строчки, которые присутствуют и в x, и в y.

• semi_join():

band_members %>%
  semi_join(band_instruments)

Joining with `by = join_by(name)`

# A tibble: 2 × 2
  name  band   
  <chr> <chr>  
1 John  Beatles
2 Paul  Beatles

• anti_join():

band_members %>%
  anti_join(band_instruments)

Joining with `by = join_by(name)`

# A tibble: 1 × 2
  name  band  
  <chr> <chr> 
1 Mick  Stones

Функции semi_join() и anti_join() не присоединяют второй датафрейм/тиббл (y) к первому. Вместо этого они используются как некоторый словарь-фильтр для отделения только тех значений в x, которые есть в y (semi_join()) или, наоборот, которых нет в y (anti_join()).

11.2 Tidy data: широкий и длинный форматы данных

Принцип tidy data предполагает, что каждая строка содержит в себе одно измерение, каждая колонка - одну характеристику, а в одной ячейке только одно значение. Тем не менее, это не говорит однозначно о том, как именно хранить повторные измерения. Их можно хранить в широком формате (wide data) как одну колонку для каждого измерения. Одной строчке соответствует один объект измерения. Если измерений много, то такой датафрейм может получиться очень широким.

Другой способ хранения данных в датафрейме – длинный формат (long data). В этом случае создаются две колонки: одна колонка - для идентификатора измерения (например, время измерения), другая колонка - для записи самого измерения. Каждая строка соответствует одному измерению объекта, а объект измерения имеет несколько строк в датафрейме. Если измерений много, то датафрейм становится очень длинным.

Это лучше пояснить на примере. Например, измерим массу студентов до и после прохождения курса по R. Как это лучше записать - в широком формате, как два числовых столбца (один – измерение до, второй – измерение после)? Или же в длинном формате: создать строковую колонку, в которой будет написано время измерения (“До курса по R”, “После курса по R”) и числовую колонку со значением массы?

• Широкий формат:

Студент	До курса по R	После курса по R
Маша	70	63
Рома	80	74
Антонина	86	71

• Длинный формат:

Студент	Время измерения	Масса (кг)
Маша	До курса по R	70
Рома	До курса по R	80
Антонина	До курса по R	86
Маша	После курса по R	63
Рома	После курса по R	74
Антонина	После курса по R	71

На самом деле, оба варианта приемлемы, оба варианта встречаются в реальных данных, а разные функции и статистические пакеты могут требовать от вас как длинный, так и широкий форматы.

Таким образом, нам нужно научиться переводить из широкого формата в длинный и наоборот. Для этого в tidyverse есть функции:

• tidyr::pivot_longer(): переводит из широкого в длинный формат,

• tidyr::pivot_wider(): переводит из длинного в широкий формат.

new_diet <- tibble(
  student = c("Маша", "Рома", "Антонина"),
  before_r_course = c(70, 80, 86),
  after_r_course = c(63, 74, 71)
)
new_diet

# A tibble: 3 × 3
  student  before_r_course after_r_course
  <chr>              <dbl>          <dbl>
1 Маша                  70             63
2 Рома                  80             74
3 Антонина              86             71

Тиббл new_diet - это пример широкого формата данных.

Превратим тиббл new_diet длинный:

new_diet %>%
  pivot_longer(cols = before_r_course:after_r_course,
               names_to = "measurement_time", 
               values_to = "weight_kg")

# A tibble: 6 × 3
  student  measurement_time weight_kg
  <chr>    <chr>                <dbl>
1 Маша     before_r_course         70
2 Маша     after_r_course          63
3 Рома     before_r_course         80
4 Рома     after_r_course          74
5 Антонина before_r_course         86
6 Антонина after_r_course          71

А теперь обратно в короткий:

new_diet %>%
  pivot_longer(cols = before_r_course:after_r_course,
               names_to = "measurement_time", 
               values_to = "weight_kg") %>%
  pivot_wider(names_from = "measurement_time",
              values_from = "weight_kg")

# A tibble: 3 × 3
  student  before_r_course after_r_course
  <chr>              <dbl>          <dbl>
1 Маша                  70             63
2 Рома                  80             74
3 Антонина              86             71

11.3 Трансформация нескольких колонок: dplyr::across()

Допустим, вы хотите посчитать среднюю массу и рост, группируя по полу супергероев. Можно посчитать это внутри одного summarise(), использую запятую:

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(height = mean(Height, na.rm = TRUE),
            weight = mean(Weight, na.rm = TRUE))

# A tibble: 3 × 3
  Gender height weight
  <chr>   <dbl>  <dbl>
1 Female   175.   78.8
2 Male     192.  126. 
3 <NA>     177.  129. 

Если таких колонок будет много, то это уже станет сильно неудобным, нам придется много копировать код, а это чревато ошибками и очень скучно.

Поэтому в dplyr есть функция для операций над несколькими колонками сразу: dplyr::across()². Эта функция работает похожим образом на функции семейства apply() и использует tidyselect для выбора колонок.

Таким образом, конструкции с функцией across() можно разбить на три части:

1. Выбор колонок с помощью tidyselect. Здесь работают все те приемы, которые мы изучили при выборе колонок (Глава 10.6.2).
2. Собственно применение функции across(). Первый аргумент .col – колонки, выбранные на первом этапе с помощью tidyselect, по умолчанию это everything(), т.е. все колонки. Второй аргумент .fns – это функция или целый список из функций, которые будут применены к выбранным колонкам. Если функции требуют дополнительных аргументов, то они могут быть перечислены внутри across().
3. Использование summarise() или другой функции dplyr. В этом случае в качестве аргумента для функции используется результат работы функции across().

Вот такой вот бутерброд выходит. Давайте посмотрим, как это работает на практике и посчитаем среднее значение по колонкам Height и Weight.

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(across(c(Height,Weight), mean))

# A tibble: 3 × 3
  Gender Height Weight
  <chr>   <dbl>  <dbl>
1 Female     NA     NA
2 Male       NA     NA
3 <NA>       NA     NA

Здесь мы столкнулись с уже известной нам проблемой: функция mean() при столкновении хотя бы с одним NA будет возвращать NA, если мы не изменим параметр na.rm =. Как и в случае с функциями семейства apply() (Глава 8.5), дополнительные параметры для функции можно перечислить через запятую после самой функции:

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(across(c(Height, Weight), mean, na.rm = TRUE))

Warning: There was 1 warning in `summarise()`.
ℹ In argument: `across(c(Height, Weight), mean, na.rm = TRUE)`.
ℹ In group 1: `Gender = "Female"`.
Caused by warning:
! The `...` argument of `across()` is deprecated as of dplyr 1.1.0.
Supply arguments directly to `.fns` through an anonymous function instead.

  # Previously
  across(a:b, mean, na.rm = TRUE)

  # Now
  across(a:b, \(x) mean(x, na.rm = TRUE))

# A tibble: 3 × 3
  Gender Height Weight
  <chr>   <dbl>  <dbl>
1 Female   175.   78.8
2 Male     192.  126. 
3 <NA>     177.  129. 

До этого мы просто использовали выбор колонок по их названию. Но именно внутри across() использование tidyselect раскрывается как удивительно элегантный и мощный инструмент. Например, можно посчитать среднее для всех numeric колонок:

heroes %>%
  drop_na(Height, Weight) %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(across(where(is.numeric), mean, na.rm = TRUE))

# A tibble: 3 × 4
  Gender  ...1 Height Weight
  <chr>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
1 Female  394.   174.   78.3
2 Male    369.   193.  126. 
3 <NA>    375.   182   129. 

Или длину строк для строковых колонок. Для этого нам понадобится вспомнить, как создавать анонимные функции (Глава 8.5.2).

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(across(where(is.character), 
                   function(x) mean(nchar(x), na.rm = TRUE)))

# A tibble: 3 × 8
  Gender  name `Eye color`  Race `Hair color` Publisher `Skin color` Alignment
  <chr>  <dbl>       <dbl> <dbl>        <dbl>     <dbl>        <dbl>     <dbl>
1 Female  9.04        4.68  6.42         5.05      11.5         4.57      3.88
2 Male    9.05        4.53  6.75         5.48      11.4         5.02      3.78
3 <NA>    9.48        5.16 10.1          6.44      11.9         4         3.96

Или же даже посчитать и то, и другое внутри одного summarise()!

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(across(where(is.numeric), mean, na.rm = TRUE),
            across(where(is.character), 
                   function(x) mean(nchar(x), na.rm = TRUE)))

# A tibble: 3 × 11
  Gender  ...1 Height Weight  name `Eye color`  Race `Hair color` Publisher
  <chr>  <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl>       <dbl> <dbl>        <dbl>     <dbl>
1 Female  395.   175.   78.8  9.04        4.68  6.42         5.05      11.5
2 Male    357.   192.  126.   9.05        4.53  6.75         5.48      11.4
3 <NA>    329    177.  129.   9.48        5.16 10.1          6.44      11.9
# ℹ 2 more variables: `Skin color` <dbl>, Alignment <dbl>

Внутри одного across() можно применить не одну функцию к каждой из выбранных колонок, а сразу несколько функций для каждой из колонок. Для этого нам нужно использовать список функций (желательно - проименованный).

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(across(c(Height, Weight), 
                   list(minimum = min,
                        average = mean,
                        maximum = max), 
                   na.rm = TRUE))

# A tibble: 3 × 7
  Gender Height_minimum Height_average Height_maximum Weight_minimum
  <chr>           <dbl>          <dbl>          <dbl>          <dbl>
1 Female           62.5           175.            366             41
2 Male             15.2           192.            975              2
3 <NA>            108             177.            198             39
# ℹ 2 more variables: Weight_average <dbl>, Weight_maximum <dbl>

Вот нам и понадобился список функций (Глава 8.4)!

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  summarise(across(c(Height, Weight),
                   list(min = function(x) min(x, na.rm = TRUE),
                        mean = function(x) mean(x, na.rm = TRUE),
                        max = function(x) max(x, na.rm = TRUE),
                        na_n = function(x, ...) sum(is.na(x)))
                   )
            )

# A tibble: 3 × 9
  Gender Height_min Height_mean Height_max Height_na_n Weight_min Weight_mean
  <chr>       <dbl>       <dbl>      <dbl>       <int>      <dbl>       <dbl>
1 Female       62.5        175.        366          56         41        78.8
2 Male         15.2        192.        975         147          2       126. 
3 <NA>        108          177.        198          14         39       129. 
# ℹ 2 more variables: Weight_max <dbl>, Weight_na_n <int>

Хотя основное применение функции across() – это массовое подытоживание с помощью summarise(), across() можно использовать и с другими функциями dplyr. Например, можно делать массовые операции с колонками с помощью mutate():

heroes %>%
  mutate(across(where(is.character), as.factor))

# A tibble: 734 × 11
    ...1 name          Gender `Eye color` Race     `Hair color` Height Publisher
   <dbl> <fct>         <fct>  <fct>       <fct>    <fct>         <dbl> <fct>    
 1     0 A-Bomb        Male   yellow      Human    No Hair         203 Marvel C…
 2     1 Abe Sapien    Male   blue        Icthyo … No Hair         191 Dark Hor…
 3     2 Abin Sur      Male   blue        Ungaran  No Hair         185 DC Comics
 4     3 Abomination   Male   green       Human /… No Hair         203 Marvel C…
 5     4 Abraxas       Male   blue        Cosmic … Black            NA Marvel C…
 6     5 Absorbing Man Male   blue        Human    No Hair         193 Marvel C…
 7     6 Adam Monroe   Male   blue        <NA>     Blond            NA NBC - He…
 8     7 Adam Strange  Male   blue        Human    Blond           185 DC Comics
 9     8 Agent 13      Female blue        <NA>     Blond           173 Marvel C…
10     9 Agent Bob     Male   brown       Human    Brown           178 Marvel C…
# ℹ 724 more rows
# ℹ 3 more variables: `Skin color` <fct>, Alignment <fct>, Weight <dbl>

Конструкция across() работает не только внутри summarise() и mutate(), можно применять across() и с другими функциями, которые используют data-masking. Например, можно использовать across() внутри count() вместе с функцией n_distinct(), которая считает количество уникальных значений в векторе. Это позволяет посмотреть таблицу частот для группирующих переменных:

heroes %>%
  count(across(where(function(x) n_distinct(x) <= 6)))

# A tibble: 11 × 3
   Gender Alignment     n
   <chr>  <chr>     <int>
 1 Female bad          35
 2 Female good        161
 3 Female neutral       4
 4 Male   bad         165
 5 Male   good        316
 6 Male   neutral      18
 7 Male   <NA>          6
 8 <NA>   bad           7
 9 <NA>   good         19
10 <NA>   neutral       2
11 <NA>   <NA>          1

11.4 Функциональное программирование: purrr

purrr – это пакет для функционального программирования в tidyverse. Как и многие пакеты tidyverse, purrr пытается заменить собой базовый функционал R на более понятный и удобный. В данном случае, речь в первую очередь идет о функциях семейства apply(), с которыми мы работали ранее (Глава 8.5).

Давайте вспомним, как работает lapply(). В качестве первого аргумента функция lapply() принимает список (или то, что может быть в него превращено, например, датафрейм), в качестве второго - функцию, которая будет применена к каждому элементу списка. На выходе мы получим список такой же длины.

lapply(heroes, class)

$...1
[1] "numeric"

$name
[1] "character"

$Gender
[1] "character"

$`Eye color`
[1] "character"

$Race
[1] "character"

$`Hair color`
[1] "character"

$Height
[1] "numeric"

$Publisher
[1] "character"

$`Skin color`
[1] "character"

$Alignment
[1] "character"

$Weight
[1] "numeric"

Функция purrr::map() работает по тому же принципу: можно просто заменить lapply() на map(), и мы получим тот же результат.

map(heroes, class)

$...1
[1] "numeric"

$name
[1] "character"

$Gender
[1] "character"

$`Eye color`
[1] "character"

$Race
[1] "character"

$`Hair color`
[1] "character"

$Height
[1] "numeric"

$Publisher
[1] "character"

$`Skin color`
[1] "character"

$Alignment
[1] "character"

$Weight
[1] "numeric"

map() можно встроить в канал с пайпом (впрочем, как и lapply()):

heroes %>%
  map(class)

$...1
[1] "numeric"

$name
[1] "character"

$Gender
[1] "character"

$`Eye color`
[1] "character"

$Race
[1] "character"

$`Hair color`
[1] "character"

$Height
[1] "numeric"

$Publisher
[1] "character"

$`Skin color`
[1] "character"

$Alignment
[1] "character"

$Weight
[1] "numeric"

Как и lapply(), map() всегда возвращает список. Из-за этого мы больше пользовались функцией sapply(), а не lapply(). Функция sapply() упрощала результат до вектора, если это возможно. Подобное упрощение может показаться удобным пока не сталкиваешься с тем, что иногда очень сложно предсказать, какой тип данных получится на выходе. Есть функция vapply() в которой можно управлять типом данных на выходе, но она не очень удобная. В purrr эта проблема решена просто: есть множество функций map_*(), где вместо звездочки - нужный формат на выходе.

Например, если мы хотим получить строковый вектор на выходе, то нам нужна функция map_chr().

heroes %>%
  map_chr(class)

       ...1        name      Gender   Eye color        Race  Hair color 
  "numeric" "character" "character" "character" "character" "character" 
     Height   Publisher  Skin color   Alignment      Weight 
  "numeric" "character" "character" "character"   "numeric" 

Можно превратить результат в датафрейм с помощью map_df().

heroes %>%
  map_df(class)

# A tibble: 1 × 11
  ...1    name      Gender    `Eye color` Race     `Hair color` Height Publisher
  <chr>   <chr>     <chr>     <chr>       <chr>    <chr>        <chr>  <chr>    
1 numeric character character character   charact… character    numer… character
# ℹ 3 more variables: `Skin color` <chr>, Alignment <chr>, Weight <chr>

Так же как и функции семейства apply(), функции map_*() отлично сочетаются с анонимными функциями.

heroes %>%
  map_int(function(x) sum(is.na(x)))

      ...1       name     Gender  Eye color       Race Hair color     Height 
         0          0         29        172        304        172        217 
 Publisher Skin color  Alignment     Weight 
         0        662          7        239 

Однако у purrr есть свой, более короткий способ записи анонимных функций: function(arg) заменяется на ~, а arg на ..

heroes %>%
  map_int(~sum(is.na(.)))

      ...1       name     Gender  Eye color       Race Hair color     Height 
         0          0         29        172        304        172        217 
 Publisher Skin color  Alignment     Weight 
         0        662          7        239 

Если нужно итерироваться сразу по нескольким спискам, то есть функции map2_*() (для двух списков) и pmap_*() (для нескольких списков).

11.5 Колонки-списки и нестинг: nest()

Ранее мы говорили о том, что датафрейм – это по своей сути список из векторов одинаковой длины. На самом деле, это не совсем так: колонки обычного датафрейма вполне могут быть списками. Однако делать так обычно не рекомендуется, хотя R и не запрещает создавать такие колонки: многие функции предполагают, что все колонки датафрейма являются векторами.

tidyverse гораздо дружелюбнее относится к использовании списка в качестве колонки. Такие колонки называются колонками-списками (list columns). Основной способ их создания - использования функции tidyr::nest(). С помощью tidyselect нужно выбрать сжимаемые колонки, которые будут агрегированы по невыбранным колонками. Это и называется нестингом.

heroes %>%
  nest(!Gender)

Warning: Supplying `...` without names was deprecated in tidyr 1.0.0.
ℹ Please specify a name for each selection.
ℹ Did you want `data = !Gender`?

# A tibble: 3 × 2
  Gender data               
  <chr>  <list>             
1 Male   <tibble [505 × 10]>
2 Female <tibble [200 × 10]>
3 <NA>   <tibble [29 × 10]> 

Заметьте, у нас появилась колонка data, в которой содержатся тибблы. Туда и спрятались все наши данные.

Нестинг похож на агрегирование с помощью group_by(). Если сделать нестинг сгруппированного с помощью group_by() тиббла, то сожмутся все колонки кроме тех, которые выступают в качестве групп:

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  nest()

# A tibble: 3 × 2
# Groups:   Gender [3]
  Gender data               
  <chr>  <list>             
1 Male   <tibble [505 × 10]>
2 Female <tibble [200 × 10]>
3 <NA>   <tibble [29 × 10]> 

Теперь можно работать с колонкой-списком как с обычной колонкой. Например, применять функцию для каждой строчки (то есть для каждого тиббла) с помощью map() и записывать результат в новую колонку с помощью mutate().

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  nest() %>%
  mutate(dim = map(data, dim))

# A tibble: 3 × 3
# Groups:   Gender [3]
  Gender data                dim      
  <chr>  <list>              <list>   
1 Male   <tibble [505 × 10]> <int [2]>
2 Female <tibble [200 × 10]> <int [2]>
3 <NA>   <tibble [29 × 10]>  <int [2]>

В конце концов нам нужно “разжать” сжатую колонку-список. Сделать это можно с помощью unnest(), выбрав с помощью tidyselect нужные колонки.

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  nest() %>%
  mutate(dim = map(data, dim)) %>%
  unnest(dim)

# A tibble: 6 × 3
# Groups:   Gender [3]
  Gender data                  dim
  <chr>  <list>              <int>
1 Male   <tibble [505 × 10]>   505
2 Male   <tibble [505 × 10]>    10
3 Female <tibble [200 × 10]>   200
4 Female <tibble [200 × 10]>    10
5 <NA>   <tibble [29 × 10]>     29
6 <NA>   <tibble [29 × 10]>     10

Разжатая колонка обычно больше сжатой, поэтому разжатие привело к удлинению тиббла. Вместо удлинения тиббла, его можно расширить с помощью unnest_wider().

heroes %>%
  group_by(Gender) %>%
  nest() %>%
  mutate(dim = map(data, dim)) %>%
  unnest_wider(dim, names_sep = "_") 

# A tibble: 3 × 4
# Groups:   Gender [3]
  Gender data                dim_1 dim_2
  <chr>  <list>              <int> <int>
1 Male   <tibble [505 × 10]>   505    10
2 Female <tibble [200 × 10]>   200    10
3 <NA>   <tibble [29 × 10]>     29    10

Нестинг - это мощный инструмент tidyverse, хотя во многих случаях можно обойтись и без него. Наиболее эффективна эта конструкция именно в тех ситуациях, где вы делаете операции над целыми тибблами. Поэтому наибольшее распространение нестинг получил в смычке с пакетом broom для расчета множественных статистических моделей.

Другое применение нестинга – решение проблемы с несколькими значениями в одной ячейки, которые записаны через запятую или какой-либо другой знак. Такое часто встречается в данных, поэтому хорошо бы уметь с этим работать!

Возьмем небольшой искусственный пример:

films <- tribble(
  ~film, ~genres,
  "Ирония Судьбы", "comedy, drama",
  "Большой Лебовски", "comedy, criminal",
  "Аватар", "fantasy, drama"
)

films

# A tibble: 3 × 2
  film             genres          
  <chr>            <chr>           
1 Ирония Судьбы    comedy, drama   
2 Большой Лебовски comedy, criminal
3 Аватар           fantasy, drama  

Для этого разобъем значения колонки genres с помощью встроенной функции strsplit(). Она разбивает значения вектора по выбранному разделителю. Здесь нам нужен разделитель ", " (с пробелом после запятой!). На выходе мы получим список такой же длины, что и исходный вектором, а каждый элемент этого списка будет строковым вектором. Количество значений внутри векторов может быть каким угодно. Поскольку результат – список, перезаписанная колонка genres станет колонкой-списком.

films %>%
  mutate(genres = strsplit(genres, ", "))

# A tibble: 3 × 2
  film             genres   
  <chr>            <list>   
1 Ирония Судьбы    <chr [2]>
2 Большой Лебовски <chr [2]>
3 Аватар           <chr [2]>

Теперь нам нужно сделать unnest()

films %>%
  mutate(genres = strsplit(genres, ", ")) %>%
  unnest()

Warning: `cols` is now required when using `unnest()`.
ℹ Please use `cols = c(genres)`.

# A tibble: 6 × 2
  film             genres  
  <chr>            <chr>   
1 Ирония Судьбы    comedy  
2 Ирония Судьбы    drama   
3 Большой Лебовски comedy  
4 Большой Лебовски criminal
5 Аватар           fantasy 
6 Аватар           drama   

Теперь у нас данные в длинном виде! Результат можно расширить с помощью уже знакомого pivot_wider() и дополнительной колонки со значениями TRUE. Если соответствующей пары нет в тиббле, то в итоговой широкой таблице будет NA, мы можем поменять их на FALSE с помощью параметра values_fill =.

films %>%
  mutate(genres = strsplit(genres, ", ")) %>%
  unnest() %>%
  mutate(value = TRUE) %>%
  pivot_wider(names_from = "genres",
              values_from = "value", values_fill = FALSE)

Warning: `cols` is now required when using `unnest()`.
ℹ Please use `cols = c(genres)`.

# A tibble: 3 × 5
  film             comedy drama criminal fantasy
  <chr>            <lgl>  <lgl> <lgl>    <lgl>  
1 Ирония Судьбы    TRUE   TRUE  FALSE    FALSE  
2 Большой Лебовски TRUE   FALSE TRUE     FALSE  
3 Аватар           FALSE  TRUE  FALSE    TRUE   

Правда, то же самое можно сделать чуть проще, без колонок списков. Специально для этой задачи есть функция tidyr::separate_rows(), которая заменяет связку strsplit() с unnest():

films %>%
  separate_rows(genres, sep = ", ") %>%
  mutate(value = TRUE) %>%
  pivot_wider(names_from = "genres",
              values_from = "value", values_fill = FALSE)

# A tibble: 3 × 5
  film             comedy drama criminal fantasy
  <chr>            <lgl>  <lgl> <lgl>    <lgl>  
1 Ирония Судьбы    TRUE   TRUE  FALSE    FALSE  
2 Большой Лебовски TRUE   FALSE TRUE     FALSE  
3 Аватар           FALSE  TRUE  FALSE    TRUE   

---

1. Если ключи будут неуникальными, то функции *_join() не будут выдавать ошибку. Вместо этого они добавят в итоговую таблицу все возможные пересечения повторяющихся ключей. С этим нужно быть очень осторожным, поэтому рекомендуется, во-первых, проверять уникальность ключей на входе и, во-вторых, проверять тиббл на выходе. Ну или использовать эту особенность работы функции *_join() себе во благо.

2. Функция across() появилась в пакете dplyr относительно недавно, до этого для работы с множественными колонками в tidyverse использовались многочисленные функции *_at(), *_if(), *_all(), например, summarise_at(), summarise_if(), summarize_all(). Эти функции до сих пор присутствуют в dplyr, но считаются устаревшими. Другая альтернатива - использование пакета purrr (Глава 11.4) или семейства функций apply() (Глава 8.5).