Mesclando dados no R
Adicionando colunas
Para mesclar dois quadros de dados (conjuntos de dados) horizontalmente, use a função de mesclagem. Na maioria dos casos, você une dois quadros de dados por uma ou mais variáveis-chave comuns (ou seja, uma união interna).
# merge two data frames by ID
total <- merge(data frameA,data frameB,by="ID")
# merge two data frames by ID and Country
total <- merge(data frameA,data frameB,by=c("ID","Country"))
Adicionando linhas
Para unir dois quadros de dados (conjuntos de dados) verticalmente, use a função rbind. Os dois quadros de dados devem ter as mesmas variáveis, mas não precisam estar na mesma ordem.
total <- rbind(data frameA, data frameB)
Se o quadro de dadosA tiver variáveis que o quadro de dadosB não tem, então você pode:
- Exclua as variáveis extras no quadro de dadosA ou
- Crie as variáveis adicionais no quadro de dadosB e defina-as como NA (missing)
antes de uni-los com rbind( ).
Dicas para mesclar dados em R
A mesclagem de dados é uma tarefa comum na análise de dados, especialmente quando se trabalha com grandes conjuntos de dados. A função merge no R é uma ferramenta poderosa que permite que você combine dois ou mais conjuntos de dados com base em variáveis compartilhadas. Aqui estão algumas dicas para você garantir um processo de fusão tranquilo e eficiente:
- Entenda seus dados:
Antes de mesclar, sempre inspecione seus conjuntos de dados usando funções como head(), str() e summary(). Isso ajuda você a entender a estrutura e a identificar as principais variáveis para fusão.
- Escolha as variáveis-chave corretas:
Certifique-se de que as variáveis nas quais você está fazendo a mesclagem sejam exclusivas e não tenham duplicatas, a menos que seja intencional. Isso evita a duplicação não intencional de dados.
- Especifique o tipo de mesclagem:
A função de mesclagem do R permite diferentes tipos de uniões: esquerda, direita, interna e externa. Entenda as diferenças e escolha a que melhor atenda às suas necessidades. esquerda: inclui todas as linhas do primeiro conjunto de dados e as linhas correspondentes do segundo. direita: inclui todas as linhas do segundo conjunto de dados e as linhas correspondentes do primeiro. interna: inclui somente as linhas com chaves correspondentes em ambos os conjuntos de dados. externa: inclui todas as linhas de ambos os conjuntos de dados.
- Lidar com valores ausentes:
Após a mesclagem, verifique se há valores NA. Isso pode ocorrer se não houver correspondência para uma determinada chave. Decida como você deseja lidar com eles: remover, substituir ou imputar.
- Verifique os nomes das colunas:
Se os conjuntos de dados tiverem colunas com os mesmos nomes, mas com dados diferentes, o R acrescentará um sufixo (por exemplo, .x e .y) para diferenciá-los. Renomeie essas colunas, se necessário, para maior clareza.
- Classifique seus dados:
Após a mesclagem, geralmente é útil classificar os dados usando a função order(). Isso pode tornar as análises subsequentes mais fáceis e intuitivas.
- Consideração de conjuntos de dados grandes:
Para conjuntos de dados muito grandes, considere o uso do pacote data.table. Ele oferece um processo de mesclagem mais rápido em comparação com a função de mesclagem básica do R.
- Tipos de dados consistentes:
Certifique-se de que as variáveis-chave em ambos os conjuntos de dados tenham o mesmo tipo de dados. Por exemplo, a fusão de uma variável de caractere em um conjunto de dados e um fator em outro pode levar a resultados inesperados.
- Teste em um subconjunto:
Se você não tiver certeza sobre a mesclagem, experimente-a primeiro em um pequeno subconjunto dos dados. Isso permite que você identifique e corrija rapidamente qualquer problema.
- Documente seu processo:
Sempre mantenha um registro das etapas e decisões que você tomou durante o processo de fusão. Isso garante a reprodutibilidade e a clareza para referência futura.
Lembre-se de que a mesclagem de dados é tanto uma arte quanto uma ciência. Com a prática e a atenção aos detalhes, você se tornará adepto da combinação perfeita de conjuntos de dados no R. Boa codificação!
Indo além
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