Transponer marco de datos y establecer la primera columna como encabezado en R (ejemplo)
En esta entrada de blog, vamos a discutir cómo transponer un marco de datos y, a continuación, establecer la primera columna como encabezado en R. El código a continuación asume que dispone de un marco de datos con las columnas A, B, C, D y E.
Para transponer el marco de datos, utilizaremos la función t () de R. La sintaxis para transponer el marco de datos es la siguiente:
t(dataframe)
Donde «dataframe» es el nombre de su marco de datos.
R es un lenguaje de programación y software libre para análisis estadístico y gráfico. Se trata de una implementación de S, un lenguaje de programación creado en los años 1970 en el Bell Laboratories, y su nombre deriva de la concatenación de los nombres de sus creadores, Ross Ihaka y Robert Gentleman.1
R proporciona una amplia gama de funciones estadísticas y gráficas de alta calidad, y es el lenguaje de programación utilizado por muchos de los principales centros de investigación en el mundo.2 Existe una gran comunidad de usuarios de R que han creado una amplia variedad de paquetes de software para el lenguaje,3456 lo que ha contribuido en gran medida a su popularidad.
Cómo se transponen marcos de datos en R: Una guía paso a paso
Muchos análisis de datos requieren que los datos estén en un formato específico. Por ejemplo, a menudo se necesita que los datos estén en una matriz o en una tabla para que se puedan usar ciertas funciones. Afortunadamente, R tiene una función incorporada llamada «transponer» que nos permite cambiar el formato de nuestros datos.
En esta guía, aprenderás cómo usar la función transponer en R para cambiar el formato de tus datos. También aprenderás cómo transponer marcos de datos en R usando la biblioteca dplyr.
¿Qué es transponer?
Transponer significa cambiar las filas por columnas o viceversa. En el contexto de los datos, esto significa que los datos que antes estaban en filas ahora estarán en columnas, o viceversa.
Imagina que tienes una matriz de datos con las calificaciones de los estudiantes en una clase. La matriz podría verse algo así:
Estudiante A B C D
1 8.5 7.6 9.2 8.8
2 7.2 8.1 8.3 8.4
3 8.9 8.5 8.7 9.1
4 9.1 8.9 9.2 9.3
Los estudiantes son las filas y las calificaciones son las columnas. Si quisieras transponer estos datos, las filas y las columnas se intercambiarían, de modo que las calificaciones se convirtieran en filas y los estudiantes se convirtieran en columnas. La matriz transpuesta se vería así:
Calificación Estudiante 1 Estudiante 2 Estudiante 3 Estudiante 4
8.5 8.1 9.2 9.3
7.6 8.3 8.4
8.9 8.7 9.1
9.2 9.3
Como puedes ver, los datos se han transpuesto de tal manera que las calificaciones ahora son las filas y los estudiantes son las columnas.
¿Por qué transponer datos?
Hay muchas razones por las que puedes querer transponer tus datos. A menudo, se necesita que los datos estén en un formato específico para que se puedan usar ciertas funciones.
Por ejemplo, imagina que quieres calcular el promedio de las calificaciones de los estudiantes. Si tus datos no están en una matriz, no podrás usar la función promedio de R. Sin embargo, si transpones tus datos, podrás usar esta función y calcular el promedio de las calificaciones.
Otra razón por la que podrías transponer tus datos es si necesitas cambiar el formato de tus datos para una presentación o un informe. Por ejemplo, imagina que estás haciendo un informe sobre las calificaciones de los estudiantes y quieres que las calificaciones sean las columnas y los estudiantes sean las filas. En este caso, necesitarías transponer tus datos.
Cómo transponer datos en R
Para transponer datos en R, puedes usar la función transponer incorporada. La sintaxis de esta función es la siguiente:
transponer (x)
En esta sintaxis, x es el vector, la matriz o el data frame que contiene los datos que se deben transponer.
Vamos a transponer los datos del ejemplo anterior para que las calificaciones sean las filas y los estudiantes sean las columnas. Para hacerlo, primero crearemos una matriz de datos que contenga las calificaciones de los estudiantes.
Estudiante A B C D
1 8.5 7.6 9.2 8.8
2 7.2 8.1 8.3 8.4
3 8.9 8.5 8.7 9.1
4 9.1 8.9 9.2 9.3
Luego, usaremos la función transponer para transponer los datos.
transponer (matriz_datos)
## Estudiante 1 Estudiante 2 Estudiante 3 Estudiante 4
## A 8.5 7.2 8.
Cómo establecer la primera columna como encabezado en R
R es un lenguaje de programación y software libre para el cálculo estadístico y gráfico. Se trata de una implementación del lenguaje S, creado a finales de los años 1970 en el Bell Laboratories.1
El código fuente de R está disponible bajo licencia GNU General Public License. R se distribuye bajo la forma de código fuente y documentación en una variedad de plataformas,23 y se puede obtener en forma binaria para la mayoría de las plataformas en la CRAN.4 Existen además varias implementaciones de R, tales como pqR,56 Renjin,78 FastR y Riposte.910
R tiene una sintaxis fácil de aprender,111213 y permite la manipulación y el análisis de datos, el diseño de gráficos y el desarrollo de paquetes de software específicos del usuario.14 El núcleo de R está escrito en C, pero existen muchas interfaces para otros lenguajes de programación, como Fortran,15161718 Java,192021 Python,2223 y R itself (a través de S-PLUS). El código fuente de R está alojado en GitHub.24
R se usa en una amplia gama de áreas científicas, entre ellas la estadística, la minería de datos, el análisis multivariante, el análisis de series temporales, el control de calidad, la bioinformática, la estadística bayesiana, la inteligencia artificial, la aprendizaje automático, la estadística espacial, la física y la química.
R se puede extender mediante el desarrollo de nuevos paquetes de software que añadan funciones específicas de un dominio, y la extensión y modificación del código fuente del núcleo de R en función de las necesidades específicas de un usuario. R proporciona una interfaz para los paquetes de software comerciales Matlab y SAS.
Cómo transponer marcos de datos y establecer la primera columna como encabezado en R
Los data frames son estructuras de datos tabulares que contienen una matriz de datos y una lista de nombres de columnas. En R, los data frames se crean a partir de vectores y matrices.
Para transponer un data frame en R, se utiliza el comando t(). Esto intercambia las filas y las columnas de un data frame.
Por ejemplo, si tenemos un data frame con tres columnas y dos filas, al transponerlo obtendremos un data frame con dos columnas y tres filas.
Para establecer la primera columna como encabezado en R, se utiliza el comando colnames(). Esto le asigna nombres a las columnas de un data frame.
Por ejemplo, si tenemos un data frame con tres columnas y dos filas, al establecer la primera columna como encabezado obtendremos un data frame con tres columnas y una fila.
Aunque R es un lenguaje de programación potente, a veces puede ser un poco confuso. Esto es especialmente cierto cuando se trata de manipular datos en un dataframe. Afortunadamente, una vez que se aprende cómo hacerlo, es muy fácil.
En este artículo, vamos a enseñarte cómo transponer un dataframe y establecer la primera columna como encabezado en R.
La función «transponer» cambia las filas de un data frame por columnas y viceversa. Esta función es útil para cambiar el formato de un data frame para que coincida con el formato de otro data frame.
Para usar esta función, primero seleccione el data frame que desea transponer y luego elija la opción «transponer» en el menú «transformar».
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.
