R es un software de código abierto y gratuito que se puede descargar e instalar en cualquier computadora. Se puede utilizar para muchos propósitos, como el análisis de datos, el aprendizaje automático, el procesamiento de texto y el gráfico.
Una de las formas en que R puede almacenar datos es en formato largo, donde cada columna representa una variable y cada fila representa una observación. A veces, sin embargo, es necesario que los datos estén en formato ancho, donde cada fila representa una variable y cada columna representa una observación. Por ejemplo, supongamos que tenemos un conjunto de datos que contiene las calificaciones de los estudiantes en un curso. En formato largo, esto se vería algo así:
| Estudiante | Calificación |
|————|————–|
| 1 | A |
| 2 | B |
| 3 | C |
| 4 | B |
| 5 | A |
Pero en formato ancho, se vería así:
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|—-|—-|—-|—-|—-|
| A | B | C | B | A |
Para reformar un marco de datos de formato largo a ancho en R, podemos usar la función reshape():
reshape(data, direction = «wide»)
Donde data es el nombre del marco de datos en formato largo que queremos reformar. La opción direction = «wide» indica que queremos que los datos se reformen en formato ancho.
Reformando el marco de datos de formato largo a ancho en R
Los datos en formato largo están en una sola columna y cada fila representa una observación. Los datos en formato ancho están en varias columnas y cada fila representa una observación. Para reformar los datos de formato largo a ancho en R, puede usar la función gather () del paquete tidyr.
Reforma del marco de datos de formato largo a formato ancho en R
La reforma del marco de datos de formato largo a formato ancho en R se realiza mediante la función gather () de la paquetería tidyverse. El resultado es una tabla en la que cada columna representa una variable y cada fila representa una observación. El propósito de esta reforma es simplificar el análisis y la visualización de los datos.
Ventajas de la reforma de un marco de datos de formato largo a ancho en R
La reforma de un marco de datos de formato largo a ancho, también conocida como «pivotar» o «rotar» un data frame, es una técnica muy útil que te permite reorganizar tus datos para que queden de una forma más conveniente para análisis y visualización. La ventaja principal de realizar una reforma de este tipo es que te permite trabajar con tus datos de una manera más eficiente, especialmente si estás trabajando con un gran conjunto de datos. Otra ventaja es que te permite hacer el seguimiento de múltiples valores a lo largo del tiempo de una manera más fácil, ya que todos los datos se almacenan en un solo lugar.
En resumen, cambiar el formato de los datos de largo a ancho en R es una tarea simple que se puede realizar utilizando la función gather() del paquete tidyr. Esto es útil si necesita manipular los datos de una manera que requiera el formato ancho.
Reformar el marco de datos de formato largo a ancho en R significa convertir un dataframe de formato largo en un dataframe de formato ancho. Esto se puede hacer de varias maneras, pero una de las maneras más comunes es usar la función gather () de la paquete tidyr.
Ejemplo 1:
Supongamos que tenemos un dataframe de formato largo que contiene datos sobre las notas de los estudiantes en un examen. El dataframe tiene tres columnas: nombre de estudiante, pregunta y nota.
Podemos reformar este dataframe de formato largo a formato ancho usando la función gather () de la paquete tidyr. En primer lugar, especificamos los nombres de las columnas que queremos convertir en variables y luego especificamos la columna que contiene los valores.
> library(tidyr)
> gather(data, pregunta, nota, -estudiante)
Ejemplo 2:
Supongamos que tenemos un dataframe de formato largo que contiene datos sobre el rendimiento de los equipos de fútbol en un torneo. El dataframe tiene tres columnas: nombre de equipo, partido y goles.
Podemos reformar este dataframe de formato largo a formato ancho usando la función gather () de la paquete tidyr. En primer lugar, especificamos los nombres de las columnas que queremos convertir en variables y luego especificamos la columna que contiene los valores.
> library(tidyr)
> gather(data, partido, goles, -equipo)
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
