R tidyverse - kompakt: Alles auf einen Blick

Zuletzt aktualisiert am 2024-11-19 | Diese Seite bearbeiten

Übersicht

Fragen

Welche “Datenarten” gibt es?
Wie organisiere ich tabellarische Daten?
Was ist “tidy”?

Ziele

Standarddatentypen in R
data.frame und tibble
“tidy” Konzept

Für die Verarbeitung von tabellarischen Daten werden in R i.d.R. data.frames verwendet. Das tidyverse package liefert eine erweiterte Version des data.frames, das tibble, welches etwas transparenter in seiner Verwendung ist. In einem tibble (oder data.frame) entspricht jede Zeile einem Datensatz (oder einer Beobachtung) und jede Spalte einer Variable (oder einem Merkmal) dieses Datensatzes. Damit haben alle Daten in der gleichen Spalte den gleichen Datentyp, z.B. “Zahl” (numeric), “Kommazahl” (double), “Ganzzahl” (integer), “Text” (character), “Datum” (date), etc. Im Folgenden wird der Beispieldatensatz storms aus dem dplyr package gezeigt.

R

dplyr::storms

AUSGABE

# A tibble: 19,537 × 13
   name   year month   day  hour   lat  long status      category  wind pressure
   <chr> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>          <dbl> <int>    <int>
 1 Amy    1975     6    27     0  27.5 -79   tropical d…       NA    25     1013
 2 Amy    1975     6    27     6  28.5 -79   tropical d…       NA    25     1013
 3 Amy    1975     6    27    12  29.5 -79   tropical d…       NA    25     1013
 4 Amy    1975     6    27    18  30.5 -79   tropical d…       NA    25     1013
 5 Amy    1975     6    28     0  31.5 -78.8 tropical d…       NA    25     1012
 6 Amy    1975     6    28     6  32.4 -78.7 tropical d…       NA    25     1012
 7 Amy    1975     6    28    12  33.3 -78   tropical d…       NA    25     1011
 8 Amy    1975     6    28    18  34   -77   tropical d…       NA    30     1006
 9 Amy    1975     6    29     0  34.4 -75.8 tropical s…       NA    35     1004
10 Amy    1975     6    29     6  34   -74.8 tropical s…       NA    40     1002
# ℹ 19,527 more rows
# ℹ 2 more variables: tropicalstorm_force_diameter <int>,
#   hurricane_force_diameter <int>

Bei der Verwendung von tibbles sind unter den Spaltennamen die Datentypen der Spalten abgekürzt dargestellt.

data.frames oder tibbles können auch aus anderen Datenstrukturen erstellt werden, z.B. aus vectors, lists oder matrices. Kleinere Datensätze können auch direkt als tibble erstellt werden, indem die Daten in die Funktion tibble() eingegeben werden.

R

marriages <- 
  tibble(
    name = c("Alice", "Bob", "Charlie","Diana"),
    age = c(25, 30, 35, 12),
    married = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
  )

Ziel der Datenverarbeitung ist es, die Daten so zu transformieren, dass sie für die Analyse und Visualisierung geeignet sind und ein Format wie oben gezeigt vorweisen. Wenn das der Fall ist, sprich

jede Zeile entspricht einem Datensatz und
jede Spalte entspricht einer Variable,

wird der Datensatz als “tidy” bezeichnet, was im Folgenden visualisiert wird.

Spaltenzugriff

Betrachten sie den Datensatz marriages von oben.

Wie können Sie nur die Spalte name aus dem Datensatz extrahieren?

Antwort

R

# base R
marriages$name                  # mit "$" ohne Anführungszeichen (Standardfall)
marriages$`name`                # mit "$" und "backtick" quotes für Variablennamen mit Sonderzeichen
marriages[["name"]]             # WICHTIG: Doppelte eckige Klammern und Name in quotes, siehe unten !
marriages[[1]]                  # mit doppelter eckiger Klammer und Spaltenindex (nicht empfohlen, sicherer via Namen)
# tidyverse dplyr package 
dplyr::pull(marriages, name)    # ohne "dplyr::" wenn dplyr geladen ist (library(dplyr))
# oder in einer pipe, was später diskutiert wird
marriages %>% dplyr::pull(name)

Achtung: - EINFACHE eckige Klammern marriages["name"] geben ein data.frame zurück (REDUZIEREN die aktuelle Datenstruktur), während - DOPPELTE eckige Klammern marriages[["name"]] den vector der Spalte name zurückgeben (also das benannte Element EXTRAHIEREN)!

Datentypen

Welche Datentypen haben die Spalten des Datensatzes?

Antwort

name: character
age: numeric also generell “Zahlen”
- entspricht i.d.R. double ist eine Unterart von numeric, die auch Kommazahlen enthält.
- integer wäre auch möglich, aber numeric ist der Standarddatentyp für Zahlen in R.
- wenn wir explizit Ganzzahlen definieren wollen, müssen diese mit einem “L” versehen werden, z.B. 25L, oder die Spalte explizit als integer definier/umgewandelt werden, z.B. as.integer(c(25, 30, 35)).
married: logical

Aufbau

Wieviele Beobachtungen und Variablen hat der Datensatz?

Antwort

Beobachtungen: 4 = Anzahl Zeilen (oder Länge der Spalten)
Variablen: 3 = Anzahl Spalten

Um zu verdeutlichen, worin der Unterschied zwischen data.frame und tibble besteht, führen sie folgende Code in einer R-Session aus:

R

# Erstellen eines data.frame
data.frame( "das sind daten" = c(1, 2, 3), "das sind auch daten" = c(4, 5, 6) )
# Erstellen eines äquivalenten tibbles
tibble::tibble( "das sind daten" = c(1, 2, 3), "das sind auch daten" = c(4, 5, 6) )

Unterschiede

Was fällt ihnen auf?

Antwort

AUSGABE

  das.sind.daten das.sind.auch.daten
1              1                   4
2              2                   5
3              3                   6

AUSGABE

# A tibble: 3 × 2
  `das sind daten` `das sind auch daten`
             <dbl>                 <dbl>
1                1                     4
2                2                     5
3                3                     6

Spaltennamen in data.frame werden automatisch bereinigt, damit sie den normalen Konventionen für Variablennamen entsprechen, z.B. Leerzeichen werden durch Punkte ersetzt.
tibble zeigt die Spaltennamen so an, wie sie eingegeben wurden, und unterstützen auch Sonderzeichen in den Spaltennamen.
- beachten Sie, dass Sonderzeichen in Spaltennamen in R nicht empfohlen werden, da sie zu Problemen führen können.
- ausserdem müssen solche Spaltennamen später in der Verwendung in backtick “`” quotes gesetzt werden, siehe oben
ausserdem (hier nicht zu sehen) zeigt tibble nur die ersten 10 Zeilen an, während data.frame alle Zeilen anzeigt.
zudem werden die Datentypen für jede Spalte in tibble angezeigt, was bei data.frame nicht der Fall ist.

Hauptpunkte

Spalten in einem tibble werden auch Variablen (des Datensatzes) genannt.
- Eine Spalte ist ein vector, d.h. es können nur Werte des gleichen Datentyps enthalten sein.
Zeilen in einem tibble werden auch Beobachtungen (des Datensatzes) genannt.
Ein Datensatz ist “tidy”,
- wenn jede Zeile einem Datensatz und jede Spalte einer Variable entspricht.
- Vereinfacht: wenn man beim Visualisieren der Daten nur jeweils eine Zeile pro Datenpunkt benötigt und keine doppelt verwendet wird.

Dieses Dokument wurde mit Unterstützung von GitHub Copilot erstellt, einem KI-gestützten Autocompletion-Tool, das auf der OpenAI GPT-3-Technologie basiert.

Content from Datenimport aus Dateien

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Übersicht

Fragen

Wie importiere ich Daten? (readr, readxl, …)
Auf was muss ich achten?

Ziele

Datenimport via readr und readxl
Kodierung von Zahlen und Texten
Pfadangaben

In R können Daten aus verschiedenen Quellen und von verschiedenen Orten eingelesen werden.

Die gängigsten Quellen sind:

Textdateien (z.B. .csv, .tsv, .txt)
Excel-Dateien (z.B. .xlsx, .xls)
Datenbanken (z.B. MySQL, PostgreSQL, SQLite)

Die gängigsten Orte sind:

lokale Dateien
URLs, also direkter Datenimport aus dem Internet oder lokalem Netzwerk

Im Folgenden einige Beispiele zum Einlesen von Daten aus Dateien in R. Die lokalen Dateien müssen sich im Arbeitsverzeichnis befinden, das mit getwd() abgefragt und mit setwd() gesetzt werden kann (oder mit entsprechenden Menüeinträgen in RStudio), oder mit vollem Verzeichnisinformationen angegeben werden (nicht gezeigt und nicht empfohlen). Um den folgenden Beispielcode mit lokalen Dateien auszuführen, müssen daher die Dateien storms-2019-2021.csv und storms-2019-2021.xlsx erst ins aktuelle Arbeitsverzeichnis gedownloaded werden.

R

library(readr)
# CSV aus dem Internet
read_csv("https://raw.githubusercontent.com/tidyverse/dplyr/master/data-raw/storms.csv")

# lokale Excel-Datei
readxl::read_xlsx("storms-2019-2021.xlsx",
                  sheet = "storms-2020") # explizite Angabe des Tabellenblatts

# lokale CSV Datei Semikolon getrennt (";") und mit westeuropäischem Zahlenformat ("," als Dezimaltrenner)
read_csv2("storms-2019-2021.csv")

# explizites Einstellen des Daten- und Dateiformats
# (hier analog zu den Standardeinstellungen von `read_csv2()`)
read_delim(
  "storms-2019-2021.csv", # Dateiname
  delim = ";", # Spaltentrenner der Datei
  locale = locale( # zusätzliche Einstellungen wie gespeicherte Informationen kodiert sind
    decimal_mark = ",", # Dezimaltrenner
    grouping_mark = ".", # Tausendertrenner
    encoding = "latin1" # (alte) westeuropäisches Buchstabenkodierung (z.B. Umlaute)
    )
  )

Beachten sie im letzten Beispiel das explizite Setzen des Textencodings, um sicherzustellen, dass Umlaute korrekt eingelesen werden (hier im Beispiel wird latin1 verwendet, was für westeuropäische Länder wie Deutschland oder Frankreich üblich ist bzw. war). Dies ist vor allem beim Import von alten Daten wichtig, die in einem anderen Zeichensatz kodiert sein könnten. Heutzutage wird meist UTF-8 verwendet, was ein internationaler Standard ist und alle Zeichen korrekt darstellt. Dies ist auch das Standardencoding für die meisten Funktionen wie z.B. in readr und readxl.

Zudem wird im obigen read_delim() Beispiel die Zahlenkodierung explizit gesetzt. Das heisst, dass Dezimaltrenner und Tausendertrenner explizit angegeben werden, da z.B. westeuropäische Länder wie Deutschland oder Frankreich Dezimaltrenner und Tausendertrenner vertauscht haben im Vergleich zu englischsprachigen Ländern (welche die Standardspezifikationen für CSV-Dateien sind). Daher wird in den meisten Skriptsprachen eine zusätzliche CSV-Datei-Spezifikation read_csv2() angeboten, die explizit für westeuropäische Länder konfiguriert ist und implizit die Spalten- und Dezimaltrennzeichen wie im obigen Beispiel setzt.

Das Schreiben von Dateien erfolgt analog, indem einfach write_ anstelle von read_ verwendet wird.

Die Funktionen des readr Paketes sind übersichtlich in dessen Cheat Sheet zusammengefasst.

Frage zu CSV Import

Was ist der Unterschied zwischen read_csv() und read_csv2()?

Antwort

read_csv() und read_csv2() sind Funktionen aus dem readr package, die beide CSV-Dateien einlesen können. Der Unterschied liegt in der Standardkonfiguration der Funktionen. read_csv() ist für CSV-Dateien mit Komma als Dezimaltrenner und Punkt als Tausendertrenner konfiguriert (z.B. für englische oder amerikanische Datenkodierungen), während read_csv2() für CSV-Dateien mit Semikolon als Spaltentrenner und Komma als Dezimaltrenner konfiguriert ist (wie es in Westeuropa wie Deutschland oder Frankreich Standard ist).

Aufgabe: Datenimport

Führen sie die obigen Beispiele aus und passen sie sie an, um die Dateien storms-2019-2021.csv und storms-2019-2021.xlsx einzulesen. Hierzu müssen diese Dateien ggf. zuvor gedownloaded werden (oder sie verwenden direkt die URL zu den online verfügbaren Dateien).

Wieviele Zeilen haben die jeweiligen Datensätze? Und wie erklärt sich der Unterschied?

Antwort

Die Datensätze haben unterschiedliche Größen:

storms-2019-2021.csv hat 19 Zeilen, es umfasst die Jahre 2019-2021.
storms-2019-2021.xlsx hat 10 Zeilen, es umfasst nur das Jahr 2020 da nur ein einzelnes Datenblatt importiert wurde.

Pfade und Arbeitsverzeichnis

In R können Dateien relativ zum Arbeitsverzeichnis geladen werden. Das Arbeitsverzeichnis ist der Ordner, in dem R nach Dateien sucht, wenn keine vollständigen Pfade angegeben sind. Das Arbeitsverzeichnis kann mit getwd() abgefragt und mit setwd() geändert werden. In RStudio kann das Arbeitsverzeichnis auch über das Menü “Session” -> “Set Working Directory” -> “To Source File Location” gesetzt werden.

Dies erlaubt das Laden von Dateien ohne Angabe des vollständigen Pfades, wenn sich die Dateien im Arbeitsverzeichnis befinden. Der große Vorteil ist, dass der Code portabler wird, da er nicht mehr von absoluten Pfaden (also wwo die Daten auf ihrem Computer genau liegen) abhängt.

Alternativ können auch relative Pfade verwendet werden, um Dateien in Unterordnern relativ zum Arbeitsverzeichnis zu laden. Zum Beispiel, wenn sich die Datei data.csv im Unterordner data des Arbeitsverzeichnisses befindet, kann sie mit read_csv("data/data.csv") geladen werden.

Wenn nötig, können auch vollständige Pfade verwendet werden, um Dateien von beliebigen Orten auf dem Computer zu laden. Das nennt man dann einen absoluten Pfad. Ein Beispiel auf einem Windows-System wäre read_csv("C:/Users/Username/Documents/data.csv").

Wenn sie die letzte Pfadangabe mit der Standard-Windows-Schreibweise vergleichen, werden sie feststellen, dass diese normalerweise mit Backslashes \ arbeitet, also hier "C:\Users\Username\Documents\data.csv". Das Problem ist, dass der Backslash in R als Escape-Zeichen verwendet wird, um spezielle TEXT-Zeichen zu kodieren. Daher wird der Backslash in Pfadangaben in R oft verdoppelt, um dies zu umgehen. Also würde der Pfad in R so aussehen: "C:\\Users\\Username\\Documents\\data.csv". Alternativ können sie auch in Windows (wie im obigen Beispiel) die “Linux-Schreibweise” verwenden, die mit Schrägstrichen / arbeitet, die in R ohne Probleme verwendet werden können.

Falls sie unbedingt (z.B. für Copy-and-Paste Einfügen) die Backslash-Notation der Pfade verwenden wollen, aber nicht Umformatieren möchten, können sie den Pfad auch als raw string codieren, in dem sie ihn statt mit Anführungszeichen "" mit r"()" umschließen. Also in obigem Beispiel r"(C:\Users\Username\Documents\data.csv)", wobei sie runde durch eckige Klammern tauschen können, falls ihr Pfad auch runde Klammern enthält.

Hauptpunkte

Dateinamen sind Textinformation und müssen in Anführungszeichen gesetzt werden.
Pfade können absolut (eher schlecht) oder relativ zum Arbeitsverzeichnis angegeben werden. Letzteres ist portabler und empfohlen.
Das Arbeitsverzeichnis kann mit getwd() und setwd() abgefragt und gesetzt werden.
In Microsoft Windows können Pfade auch mit Schrägstrichen / statt Backslashes \ geschrieben werden.
Achten sie auf die korrekte Kodierung von Textdateien, um Umlaute und Sonderzeichen korrekt einzulesen.
Denken sie daran, dass deutsche CSV-Dateien oft Semikolon (;) als Trennzeichen und Komma , als Dezimaltrenner verwenden.
Excel-Dateien enthalten i.d.R. mehrere Blätter, die einzeln importiert werden müssen.
Zusammenfassung im readr Cheat Sheet

Dieses Dokument wurde mit Unterstützung von GitHub Copilot erstellt, einem KI-gestützten Autocompletion-Tool, das auf der OpenAI GPT-3-Technologie basiert.

Content from Datenverarbeitung

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Übersicht

Fragen

Wie baue ich komplexe Workflows mit pipes?
Wie transformiere ich Tabellen?
Wie bearbeite ich Text?
Wie führe ich mehrere Datensätze zusammen?

Ziele

Überblick über die Möglichkeiten der Datenverarbeitung mit tidyverse Paketen

Workflows mittels Piping

In vielen Datenverarbeitungssprachen ist der Pipe-Operator ein nützliches Werkzeug, um Arbeitsschritte zu verketten, sodass das Abspeichern von Zwischenergebnisse in Variablen vermieden werden kann.

Seit R 4.1.0 ist der Pipe-Operator |> standardmäßig in R enthalten. Alternativ bietet das magrittr package den Pipe-Operator %>%, welcher eine etwas umfangreichere Funktionalität bietet. Wer sich für die Unterschiede interessiert, kann diese im Blogbetrag dazu nachlesen. Für die meisten Anwendungen ist der Standard-Pipe-Operator |> ausreichend und äquivalent zu %>% verwendbar.

Der Pipe-Operator ist ein nützliches Werkzeug, um den Code lesbarer zu machen und die Arbeitsschritte in einer logischen Reihenfolge zu verketten. Hierbei wird das Ergebnis des vorherigen Arbeitsschrittes als erstes Argument des nächsten Arbeitsschrittes verwendet. Da das erste Argument von (den meisten) Funktionen der Datensatz ist, ermöglicht dies die Verknüpfung von Arbeitsschritten zu einem Workflow ohne Zwischenergebnisse speichern zu müssen oder Funktionsaufrufe zu verschachteln.

Zum Beispiel:

R

# einfaches Beispiel zur Verarbeitung eines Vektors mit base R Funktionen

# verschachtelte Funktionsaufrufe
# entspricht der Leserichtung von rechts nach links
# und einer Ergebnisbeschreibung ala "Wurzel der Summe ohne NA von 1, 2, 3, NA"
sqrt( sum( c(1, 2, 3, NA), na.rm=TRUE ) )

# mit Pipe-Operator
# entspricht der Leserichtung von links nach rechts
# und einer Beschreibung der Arbeitsschritte in ihrer Reihenfolge
# ala "nehme 1, 2, 3, NA, summiere ohne NA und davon die Wurzel"
c(1, 2, 3, NA) %>% 
  sum(na.rm = TRUE) %>% 
  sqrt()

# ok, hier nicht zwingend nötig, aber zur Veranschlaulichung des Prinzips.. ;)

Pipe-basierte workflows sind …

intuitiv lesbar, da sie der normalen Leserichtung entsprechen.
einfacher zu schreiben, da die umschließende Klammerung von Funktionsaufrufen entfällt. Funktionsargumente sind direkt den jeweiligen Funktionen zuordenbar.
einfach zu erweitern, da neue Arbeitsschritte einfach an das Ende der Kette angehängt werden können (z.B. write_csv("bla.csv") oder bestehende Arbeitsschritte ausgetauscht werden können.
reduzieren oftmals die Anzahl der temporären Variablen, die im globalen Workspace herumliegen und die Lesbarkeit des Codes beeinträchtigen.
einfach zu debuggen, da Zwischenergebnisse einfach ausgegeben werden können (einfach view() oder print() an das Ende der entsprechenden Zeile anhängen).
einfach wiederzuverwenden, da der gesamte Workflow in einer Zeile zusammengefasst ist und immer als Block aufgerufen wird. Dadurch können keine Zwischenschritte vergessen werden und der Workflow ist immer konsistent.

Mehrzeilige R Kommandos

Wichtig: R Kommandos können über mehrere Zeilen verteilt werden, wie im obigen Beispiel zu sehen ist, was die Übersichtlichkeit des Codes erhöht.

Hierzu wird z.B. der Pipe-Operator |> ans Ende der Zeile geschrieben und der nächste Arbeitsschritt in der nächsten Zeile fortgesetzt. Gleiches gilt für jeden Operator (+, ==, &, ..) sowie unvollständige Funktionsaufrufe, bei denen die Klammerung noch nicht geschlossen ist (d.h. schließende Klammer wird in der nächsten oder einer späteren Zeile geschrieben).

Tabellen verarbeiten

Die Transformation von Daten erfolgt i.d.R. mittels des dplyr packages.

Grundlegend gilt: das erste Argument einer Funktion ist immer der Datensatz!

Innerhalb von dplyr Funktionen können Spaltennamen ohne Anführungzeichen (quoting) verwendet werden.

Basistransformationen sind:

Filtern von Zeilen mit gegebenen Kriterien (formulieren was man BEHALTEN will!)
- filter(storms, year == 2020) = alle Sturmdaten aus dem Jahr 2020
- filter(storms, year == 2020 & month == 6) = alle Sturmdaten aus dem Juni 2020
- filter(storms, !is.na(category)) = alle Sturmdaten, bei denen die Kategorie bekannt ist
Konkrete Zeilenauswahl (via Index oder Anzahl)
- slice(storms, 1, 3, 5) = die Zeilen 1, 3 und 5
- slice_tail(storms, n=10) = die 10 letzten Zeilen
- slice_max(storms, pressure) = die Zeile mit dem höchsten Wert in der Spalte pressure
Sortieren von Zeilen
- arrange(storms, year) = Sturmdaten nach Jahr aufsteigend sortieren
- arrange(storms, year, desc(month)) = Sturmdaten aufsteigend nach Jahr sortieren und innerhalb eines Jahres absteigend nach Monat
Duplikate entfernen
- distinct(storms) = alle Zeilen mit identischen Werten in allen Spalten entfernen
- distinct(storms, year, month, day) = alle Zeilen mit gleichen Werten in den Spalten year, month und day entfernen (reduziert die Spalten auf die Ausgewählten)
- distinct(storms, year, month, day, .keep_all = TRUE) = alle Zeilen mit gleichen Werten in den Spalten year, month und day entfernen, aber alle Spalten behalten
Auswählen/Entfernen von Spalten
- select(storms, name, year, month, day) = nur Spalten mit Zeitinformation und Namen der Stürme behalten
- select(storms, -year, -month, -day) = Spalte mit Zeitinformation entfernen
Umbenennen von Spalten
- rename(storms, sturmname = name) = Spalte name in sturmname umbenennen
Zusammenfassen von Daten: nur eine Zeile mit aggregierten Informationen (z.B. Mittelwert, Summe, Anzahl, etc.) pro Gruppe
- summarize(storms, max_wind = max(wind), num_datasets = n()) = maximale Windgeschwindigkeit und Anzahl der Datensätze (Zeilen)
Gruppierung von Daten = “Zerlegung” des Datensatzes in Teiltabellen, für die anschliessende Arbeitsschritte unabängig voneinander durchgeführt werden. Wird i.d.R. verwendet, wenn die Aufgabe “pro …” oder “für jede …” lautet.
- group_by(storms, year) = Gruppierung der Sturmdaten nach Jahr (aber noch keine Aggregation!)
- group_by(storms, year) |> summarize(max_wind = max(wind)) = maximale Windgeschwindigkeit pro Jahr (eine “summarize” Zeile pro Teiltabelle = Gruppe = Jahr)
- group_by(storms, year) |> filter(wind == max(wind)) |> ungroup() = alle Sturmdaten, bei denen die maximale Windgeschwindigkeit pro Jahr erreicht wurde (keine Zusammenfassung!)
- Grouping ist ein extrem mächtiges Werkzeug, das in vielen Situationen verwendet wird, um Daten zu transformieren. Allerdings braucht es etwas Übung, um zu verstehen, wie es funktioniert.
Spalten hinzufügen/ausrechnen oder bestehende Spalten verändern (z.B. Einheiten umrechnen)
- mutate(storms, wind_kmh = wind * 1.60934) = Windgeschwindigkeit in km/h berechnen und als neue Spalte hinzufügen
- mutate(storms, wind = wind * 1.60934) = Windgeschwindigkeit in km/h umrechnen und bestehende Spalte überschreiben
- mutate(storms, wind_kmh = wind * 1.60934, wind_kmh_rounded = round(wind_kmh, 1)) = es können auch mehrere Spalten auf einmal berechnet werden und dabei direkt neue angelegte Spalten in anschliessenden Formeln verwendet werden (hier Runden auf eine Nachkommastelle)

Stürme vor 1980

Erstelle eine Tabelle, welche für jeden Sturm vor 1980 neben dessen Namen nur das Jahr und dessen Status beinhaltet und nach Jahr und Status sortiert ist.

Hinweise

Verwenden sie eine Pipe die folgende Funktionen verbindet - filter() - select() - distinct() - arrange()

Lösung

R

# Ausgangsdatensatz = Beginn der Pipe
storms |>
  # Zeilen filtern
  filter(year < 1980) |>
  # Spalten auswählen
  select(name, year, status) |>
  # doppelte Zeilen entfernen
  distinct() |>
  # sortieren
  arrange(year, status)

AUSGABE

# A tibble: 129 × 3
   name      year status
   <chr>    <dbl> <fct>
 1 Amy       1975 extratropical
 2 Blanche   1975 extratropical
 3 Doris     1975 extratropical
 4 Eloise    1975 extratropical
 5 Gladys    1975 extratropical
 6 Hallie    1975 extratropical
 7 Blanche   1975 hurricane
 8 Caroline  1975 hurricane
 9 Doris     1975 hurricane
10 Eloise    1975 hurricane
# ℹ 119 more rows

Gruppieren und Aggregieren

Eine der wichtigsten Funktionen in dplyr ist das Gruppieren von Daten und das Aggregieren von Werten innerhalb dieser Gruppen. Dies wird in der Regel mit den Funktionen group_by() und summarize() durchgeführt.

group_by() teilt den Datensatz in Gruppen (imaginäre Teiltabellen) auf, basierend auf den Werten in einer oder mehreren Spalten. Im Anschluß wird, vereinfacht gesagt, für jede Gruppe eine separate Berechnung durchgeführt.

Die Funktion summarize() ist die am häufigsten verwendete Funktion, um Werte innerhalb dieser Gruppen zu aggregieren.

Ein einfaches Beispiel:

R

storms |>
  # Tabelle nach Jahr gruppieren
  group_by(year) |>
  # maximale Windgeschwindigkeit pro Jahr berechnen
  summarize(max_wind = max(wind))

AUSGABE

# A tibble: 48 × 2
    year max_wind
   <dbl>    <int>
 1  1975      120
 2  1976      105
 3  1977      150
 4  1978      120
 5  1979      150
 6  1980      165
 7  1981      115
 8  1982      115
 9  1983      100
10  1984      115
# ℹ 38 more rows

In diesem Beispiel wird die Tabelle storms nach dem Jahr gruppiert und für jede Gruppe (d.h. jedes Jahr) die maximale Windgeschwindigkeit berechnet. Das Ergebnis ist eine Tabelle mit zwei Spalten: year und max_wind.

Achtung

Zu beachten ist, dass Gruppierungen in dplyr nur virtuell sind und nicht zu einer physischen Aufteilung des Datensatzes führen. Allerdings wird diese Gruppierung aufrecht erhalten, bis sie explizit aufgehoben wird (z.B. durch ungroup()) oder dies implizit durch eine andere Funktion geschieht (z.B. “schließt” summarize() die letzte Gruppierung).

Gruppiertes Filtern

Erstelle eine Tabelle, welche für jeden Sturmstatus das Jahr und den Namen des letzten Sturms auflistet.

Erwartete Ausgabe

AUSGABE

# A tibble: 9 × 3
  status                  year name
  <fct>                  <dbl> <chr>
1 tropical wave           2018 Kirk
2 subtropical depression  2020 Dolly
3 disturbance             2022 Julia
4 extratropical           2022 Martin
5 subtropical storm       2022 Nicole
6 hurricane               2022 Nicole
7 tropical storm          2022 Nicole
8 tropical depression     2022 Nicole
9 other low               2022 Nicole

Hinweise

Gruppieren sie die Tabellendaten nach status, um für jeden Sturmtyp eine “Teiltabelle” zu erhalten
Um den letzten Sturm zu finden
- Möglichkeit 1: neue Spalte mit Zeitinformation zusammensetzen und damit die Zeile mit maximalen Datum (pro Teiltabelle) extrahieren
- Möglichkeit 2: Teiltabellen bzgl. Zeitspalten sortieren und erste bzw. letzte Zeile extrahieren

Lösungen

Alternative 1

R

storms |>
  # decompose table by storm status
  group_by(status) |>
  # encode time information of each entry in a single column
  mutate(date = parse_date_time(str_c(year,month,day,hour,sep="-"), "%Y-%m-%d-%H")) |>
  
  # filter for the latest date
  filter(date == max(date)) |>
# ALTERNATIVELY cut out row with latest date
  # slice_max(date, n=1) |>
  
  # rejoin table information and undo grouping
  ungroup() |> 
  select(status, year, name)

Alternative 2

R

storms |>
  # decompose table by storm status
  group_by(status) |>
  
  # sort ascending by date (hierarchical sorting)
  arrange(year,month,day,hour) |>
  # pick last row w.r.t. sorting
  slice_tail(n=1) |>
# ALTERNATIVELY pick row with last index
  # slice( n() ) |> 
  
# OR do both (sort+pick) directly with slice_max
  # slice_max( tibble(year,month,day,hour), n=1, with_ties = F ) |> 
  
  # rejoin table information and undo grouping
  ungroup() |> 
  select(status, year, name)

Eine Zusammenfassung der wichtigsten Funktionen in dplyr finden sich in dessen Cheat Sheet.

Tabellengestalt ändern

Die “tidy” Form ist eine spezielle Form von tabellarischen Daten, die für viele Datenverarbeitungsschritte geeignet ist. In der “tidy” Form sind die Daten so organisiert, dass jede Beobachtung (z.B. Messung) in einer Zeile notiert ist und jede Variable (also z.B. Beschreibungungen und Messwerte) eine Spalte definieren. Diese Art der Tabellenform wird auch “long table” oder “schmal” genannt, weil die Daten in einer langen, schmalen Tabelle organisiert sind.

Allerdings werden Rohdaten häufig in einer “ungünstigen” Form vorliegen, die für die weitere Verarbeitung nicht optimal ist. Manuelle Datenerfassung erfolgt oft in grafischen Oberflächen wie MS Excel, worin die Daten i.d.R. in einer “breiten” oder “wide table” Form gespeichert, in der eine Variable (z.B. Messwert) in mehreren Spalten gespeichert ist. In der “breiten” Form sind die Daten so organisiert, dass Beobachtungen (und ihre Messwerte) in Spalten gruppiert sind, während die Variablen in den Zeilen stehen.

Hier ein Beispiel aus dem Tutorial Introduction to R/tidyverse for Exploratory Data Analysis

wide and long table examples and respective pivoting calls

Das obige Beispiel zeigt eine “breite” Tabelle (rechts) und eine “lange” Tabelle (links) mit den gleichen Daten. Die Transformation zwischen beiden Formaten kann durch die Funktionen pivot_longer() und pivot_wider() erreicht werden. Beachten sie im Beispiel, dass die Spaltennamen des wide table Formats in beide Transformationsrichtungen verarbeitet werden können.

Vor- und Nachteile

Während das wide table Format kompakter und damit ggf. besser zur Datenerfassung und -übersicht geeignet ist, ist das long table Format besser für die Datenanalyse und -visualisierung geeignet. In letzterem liegt Information redundant vor, da in jeder Zeile die komplette Information einer Beobachtung vorliegen muss.

Die tidyverse Bibliothek tidyr bietet Funktionen, um Daten zwischen diesen beiden Formen zu transformieren. Dies wird auch als “reshaping” oder “pivotieren” bezeichnet. Hiermit können Spalten in Zeilen und umgekehrt umgeformt werden.

Das Beispiel hierfür ist etwas länger, um für Anschauungszwecke die Datentabelle erst etwas einzukürzen.

R

storms |>
  filter(name == "Arthur" & year == 2020) |> # speziellen Sturm auswählen
  select(name, year, month, day, wind, pressure) |> # (zur Vereinfachung) nur spezifische Spalten
  # Verteile Wind und Druck in separate Zeilen mit entsprechenden Labels in einer neuen Spalte "measure"
  pivot_longer(cols = c(wind, pressure), names_to = "measure", values_to = "value") |>
  slice_head(n=4) # nur die ersten 4 Zeilen anzeigen

AUSGABE

# A tibble: 4 × 6
  name    year month   day measure  value
  <chr>  <dbl> <dbl> <int> <chr>    <int>
1 Arthur  2020     5    16 wind        30
2 Arthur  2020     5    16 pressure  1008
3 Arthur  2020     5    17 wind        35
4 Arthur  2020     5    17 pressure  1006

Details und weitere Funktionen und Beispiele sind im Cheat Sheets des tidyr Paketes übersichtlich zusammengefasst.

Textdaten verändern und verwenden

Um Textdaten (Strings) zu verändern, gibt es verschiedene Funktionen des stringr Paketes, die in Kombination mit mutate() oder anderen Funktionen verwendet werden können. Die meisten Funktionen des stringr Paketes sind sehr intuitiv und haben eine ähnliche Syntax wie die Funktionen des dplyr Paketes. Zudem sind viele mit regulären Ausdrücken verwendbar, um Textdaten aufgrund von allgemeineren Textmustern zu erkennen und zu verändern. Alle Funktionen des stringr Paketes beginnen mit str_ und sind in der Dokumentation aufgeführt. Einige wichtige sind:

str_c(): Verkettet mehrere Strings zu einem, analog to paste0()
str_detect(): Prüft, ob ein String einen bestimmten Textteil enthält
str_replace(): Ersetzt einen Teil eines Strings durch einen anderen
str_to_lower()/str_to_upper: Wandelt alle Buchstaben in Klein-/Grossbuchstaben um
str_sub(): Extrahiert einen Teil eines Strings
str_trim(): Entfernt Leerzeichen am Anfang und Ende eines Strings
str_extract(): Extrahiert einen Teil eines Strings, der einem bestimmten Muster entspricht
str_remove(): Entfernt einen Teil eines Strings, der einem bestimmten Muster entspricht
str_split(): Teilt einen String an einem bestimmten Trennzeichen auf

Die meisten Funktionen liefern nur einen Treffer oder verändern nur den ersten Treffer. Daher gibt es von vielen Funktionen Varianten, die alle Treffer finden und/oder verarbeiten, z.B. str_detect_all(), str_replace_all(), str_extract_all().

Die Funktionen sind im stringr Cheat Sheet zusammengefasst.

Beispiele für deren Verwendung mit mutate() und Co. sind:

R

# Beispiel: Grossbuchstaben in Spalte "name" in Kleinbuchstaben umwandeln
# (und nur eindeutige Einträge in Spalte "name" anzeigen)
mutate(storms, name = str_to_lower(name)) |> distinct(name)
# Beispiel: Jahrhundert aus Spalte "year" extrahieren
mutate(storms, century = str_sub(year, 1, 2)) |> distinct(name, century)
 # oder via regulärem Ausdruck
mutate(storms, century = str_extract(year, "^\\d{2}"))
mutate(storms, century = str_remove(year, "..$"))
# Beispiel: Nur Stürme mit "storm" im Status behalten
filter(storms, str_detect(status, "storm")) |> distinct(name)

Beachte:

wenn die (Daten)Eingabe einer stringr Funktion ein Vektor ist, wird die Funktion auf jedes Element des Vektors angewendet und gibt einen Vektor mit den Ergebnissen zurück. (= vektorisierte Prozessierung = zentrales Verarbeitungsprinzip in R)
wenn die Eingabe kein String ist (z.B. eine Zahl), wird die Eingabe in einen String umgewandelt und die Funktion auf den entstandenen String angewendet. (= automatische Typumwandlung, sogenanntes coercion in R)

Reguläre Ausdrücke

Für komplexe Textverarbeitung werden oft reguläre Ausdrücke verwendet. Diese erlauben es, Textmuster zu definieren, die in einem Text gesucht, ersetzt oder extrahiert werden können.

Für eine Einführung in reguläre Ausdrücke siehe RegexOne Tutorial oder RStudio RegEx Cheat Sheet (pdf).

Reguläre Ausdrücke

Betrachten sie noch einmal die beiden mutate() Beispiele von oben, in denen das Jahrhundert aus der Spalte “year” mit Hilfe von regulären Ausdrücken extrahiert wird.

Was genau definieren die beiden regulären Ausdrücke ^\\d{2} und ..$?

Lösung

^\\d{2} = “die ersten zwei ({2}) Ziffern (\\d) am Textanfang (^)”
- hier genutzt um das Jahrhundert mit str_extract() zu extrahieren
..$ = “die letzten zwei beliebigen Zeichen (..) am Ende des Textes ($)”
- hier genutzt um die letzten zwei Zeichen (Jahrzehnt) mit str_remove() zu entfernen

Daten zusammenführen

Oftmals liegen daten in mehreren Tabellen vor, die zusammengeführt werden müssen, um die Daten zu analysieren. Zum Beispiel können Daten in einer Tabelle die Anzahl der Sturmtage pro Jahr enthalten und in einer anderen Tabelle die Kosten für Sturmschäden pro Jahr.

R

# Datensatz mit Sturmschäden pro Jahr (zufällige Werte) für 2015-2024
costs <-
  tibble(year = 2015:2024, # Jahresbereich festlegen
         costs = runif(length(year), 1e6, 1e8)) # Zufallsdaten gleichverteilt erzeugen

# Anzahl der Sturmtage pro Jahr
stormyDays <-
  storms |>
  # Datensatz in Einzeljahre aufteilen
  group_by(year) |>
  # nur eine Zeile pro Monat/Jahr Kombination (pro Jahr) behalten
  distinct(month, day) |>
  # zählen, wie viele Zeilen pro Jahr noch vorhanden sind
  count() |>
  ungroup()


# Beispiel (1): Sturmtaginformation (links) mit Kosteninformation (rechts) ergänzen
# BEACHTE: für Jahre ohne Eintrag in `costs` wird `NA` eingetragen !
left_join(stormyDays, costs, by = "year") |>
  # nur die ersten und letzten 3 Zeilen anzeigen
  slice( c(1:3, (n()-2):n()) )

# Beispiel (2): nur Datensätze für die beides, d.h. Sturmtage als auch Kosten, vorhanden ist
inner_join(stormyDays, costs, by = "year")

Spaltennamen

Studieren sie die Hilfeseite der join Funktionen und finden sie heraus, wie sie die Spaltennamen der beiden Tabellen angeben können, um die Daten zu verbinden, wenn die gemeinsamen Daten in unterschiedlich benannten Spalten stehen.

Lösung

Das mapping der Spalten erfolgt über einen benannten Vektor, d.h. die Spaltennamen der linken Tabelle werden als Elementnamen für die entsprechenden Spaltennamen der rechten Tabelle verwendet:

R

stormyDays |> 
  rename( Jahr = year ) |> # Jahresspalte exemplarisch umbenannt
  filter( Jahr >= 2013 ) |> 
  # geänderte Sturmtaginformation (links) aus der pipe
  # mit Kosteninformation (rechts) aus expliziter Tabelle "costs" ergänzen
  left_join( costs, 
      # Explizites mapping von costs$year auf die "Jahr" Spalte der linken Tabelle
      # Beachten sie das quoting der Spaltennamen!
             by = c(Jahr = "year")
      # Alternativ kann das mapping auch über eine Funktion erfolgen:
      # Hier sind keine Anführungszeichen notwendig:
      #  by = join_by(Jahr = year)
      )

Hauptpunkte

Speichern sie Daten nur in Variablen zwischen, wenn sie diese Daten mehrfach benötigen.
Verwenden sie Pipes (|>) um Daten durch eine Reihe von Transformationen zu leiten.
Versuchen sie die Datenverarbeitung in kleine, leicht verständliche Schritte zu unterteilen.
Vermeiden sie unnötige Schleifen und Schachtelungen, das meiste lässt sich mit Grouping, vektorisierten Operationen und Joins kompakter und eleganter lösen.
Auch explizite Elementzugriffe (z.B. df$col) und -operationen können i.d.R. effizient durch dplyr Funktionen ersetzt werden.
Zusammenfassungen der Pakete:

Dieses Dokument wurde mit Unterstützung von GitHub Copilot erstellt, einem KI-gestützten Autocompletion-Tool, das auf der OpenAI GPT-3-Technologie basiert.

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Zuletzt aktualisiert am 2024-11-19 | Diese Seite bearbeiten

Übersicht

Fragen

Wie visualisiere ich Daten?

Ziele

Datenvisualisierung mit ggplot2

Die Visualisierung von Daten ist ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse, da sie es ermöglicht, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und zu kommunizieren. In R wird die Visualisierung von Daten mit dem ggplot2 Paket durchgeführt, das auf der Grammar of Graphics basiert. Hierbei müssen die Daten in tabellarischer Form vorliegen, d.h. jede Zeile entspricht einem Datensatz und jede Spalte einer Variable (“tidy data”).

Die Visualisierung von Daten wird in verschiedene Schichten (z.B. Punkte, Linien, Balken) und Eigenschaften (z.B. x-Achse, y-Achse, Farbe, Form) unterteilt. Die Verküpfung von Tabellenspalten mit den Ebenen und Eigenschaften (d.h. Welche Information wird wie fürs Plotting verwendet) erfolgt über das Argument mapping = und die aes() Funktion. Schichten (z.B. Balken, Linien, Punkte) werden mit geom_*() Funktionen hinzugefügt, wobei die Daten für die Schicht über das Argument data = übergeben werden.

Im Folgenden wird ein umfangreiches Beispiel für die Visualisierung von Daten mit ggplot2 gezeigt, bei dem die Anzahl der Stürme pro Jahr visualisiert wird.

R

# Beispiel: Anzahl der Stürme pro Jahr visualisieren

# Rohdatensatz startet Visualisierungsworkflow
storms |>

  ########### Datenvorbereitung #############

  # auf einen Eintrag (Zeile) pro Sturm und Jahr reduzieren
  distinct(year, name) |>
  # Anzahl der Stürme pro Jahr zählen
  group_by(year) |>
  count() |>
  ungroup() |>

  ########### Datenvisualisierung #############

  # ggplot-Objekt erstellen (Daten via pipe übergeben)
  ggplot(mapping = aes(x = year, y=n)) + # Verknüpfung von Datenspalten (year, n) und Achsen (x,y)
  # Diagrammtitel und Achsenbeschriftung
  labs(title = "Anzahl der Stürme pro Jahr", x = "Jahr", y = "Anzahl") +
  # grundlegende Diagrammformatierung (Hintergrundfarben, Schriftarten, ...)
  theme_minimal() +
  # Balkendiagramm mit Anzahl der Stürme pro Jahr
  geom_bar(fill="skyblue3", stat = "identity") +
  # gepunktete horizontale Linie bei 20
  geom_hline(yintercept = 20, linetype="dotted", col="red") +
  # Highlighting der Jahre mit mehr als 20 Stürmen
  geom_vline(data = ~ filter(.x, n>20),  # Datensatz einschränken
            # (hier `.x` = Platzhalter für Daten aus vorheriger Ebene, d.h. `storms`)
            aes(xintercept=year), # welche (Teil)Tabellendaten für Position zu verwenden
            color="red") + # Zusätzliche Formatierung
  # Jahreszahlen der Jahre mit mehr als 20 Stürmen in schräger Textausrichtung
  geom_text(data = ~ filter(.x, n>20), # Datensatz einschränken
            aes(label=year, x=year, y=max(n)), # Daten und Positionen festlegen
            angle=70, vjust=0.5, hjust=-0.6, size=3, color="red") + # Textformatierung
  # disable clipping um Jahreszahltexte außerhalb des Diagrammbereichs anzuzeigen
  coord_cartesian(clip = "off")

R

# optional: (zuletzt gemaltes) Diagramm speichern
ggsave("storms_per_year.png", width=10, height=5, dpi=300)

Als Nachschlagewerk empfiehlt sich das offizielle Cheat Sheet des ggplot2 Pakets, welches die wichtigsten Funktionen und Argumente übersichtlich darstellt:

Sturmposition visualisieren

Zeichnen sie ein Punktdiagram, welches für folgenden Datensatz

Länge (x-Achse) und Breite (y-Achse) der Messung zeigt und die Punkte anhand des Sturmstatus einfärbt,
die Achsen mit “Länge” und “Breite” beschriftet, und
den Diagrammtitel “Sturmposition” hat.

R

storms |> 
  group_by(name,year) |> 
  slice_tail(n=1) |> 
  # .. TODO: ggplot2 code hier einfügen ..

Zeige mir die Lösung

R

storms |> 
  group_by(name,year) |> 
  slice_tail(n=1) |> 
  ggplot(mapping = aes(x = long, y = lat, color = status)) +
  geom_point() +
  labs(
    title="Sturmposition",
    x="Länge",
    y="Breite",
    color="Status" # ansonsten klein geschrieben
  )

R

# alternatively
# geom_title("Sturmposition") + geom_xlab("Länge") + geom_ylab("Breite") + geom_color("Status")

Hauptpunkte

ggplot2 benötigt einen data.frame als Eingabe, welcher “tidy” ist (d.h. eine Zeile pro Beobachtung und eine Spalte pro Variable).
Das mapping Argument ermöglicht mittels der aes() Funktion die Verknüpfung von Variablen des Datensatzes (d.h. Spaltennamen) mit visuellen Eigenschaften (z.B. x-Achse, Farbe, Größe).
geom_* Funktionen fügen dem Plot Schichten hinzu (z.B. Punkte, Linien, Balken).
labs() ermöglicht die Anpassung von Diagrammtitel und Achsenbeschriftung.
theme_* Funktionen ermöglichen die Anpassung genereller Diagrammformatierungen (z.B. Hintergrundfarben, Schriftarten).
Es gibt viele weitere Funktionen und Argumente, um die Darstellung von Diagrammen zu verfeinern (z.B. facet_wrap(), scale_*, coord_*).
Diagramme mit ggsave() in beliebigem Dateiformat (PNG, PDF, SVG, ..) speichern.
Ausserdem gibt es viele Erweiterungen für ggplot2 (z.B. ggplotly, ggrepel), die zusätzliche Funktionalitäten oder Visualisierungstypen/-diagramme bieten.
Zusammenfassung im ggplot2 Cheat Sheet

Dieses Dokument wurde mit Unterstützung von GitHub Copilot erstellt, einem KI-gestützten Autocompletion-Tool, das auf der OpenAI GPT-3-Technologie basiert.