División y combinación de data frames con plyr

Última actualización: 2024-10-16 | Mejora esta página

Hoja de ruta

Preguntas

  • ¿Cómo puedo hacer diferentes cálculos sobre diferentes conjuntos de datos?

Objetivos

  • Estar apto a usar la estrategia divide-aplica-combina para el análisis de datos.

Previamente vimos como puedes usar funciones para simplificar tu código. Definimos la función calcGDP, la cual toma el dataset gapminder, y multiplica la columna de población por la columna GDP per cápita. También definimos argumentos adicionales de modo que pudiéramos filtrar por "year" o por "country":

R 

# Toma un dataset y multiplica la columna population con
# la columna GDP per cápita.
calcGDP <- function(dat, year=NULL, country=NULL) {
  if(!is.null(year)) {
    dat <- dat[dat$year %in% year, ]
  }
  if (!is.null(country)) {
    dat <- dat[dat$country %in% country,]
  }
  gdp <- dat$pop * dat$gdpPercap

  new <- cbind(dat, gdp=gdp)
  return(new)
}

Una tarea común que encontrarás mientras trabajes con datos, es que querrás hacer cálculos en diferentes grupos sobre los datos. En el ejemplo de arriba, simplemente calculamos el GDP por multiplicar dos columnas juntas. ¿Pero qué tal si queremos calcular la media GDP por continente?  

Podríamos ejecutar calcGDP y entonces tomar la media de cada continente:

R 

withGDP <- calcGDP(gapminder)
mean(withGDP[withGDP$continent == "Africa", "gdp"])

SALIDA 

[1] 20904782844

R 

mean(withGDP[withGDP$continent == "Americas", "gdp"])

SALIDA 

[1] 379262350210

R 

mean(withGDP[withGDP$continent == "Asia", "gdp"])

SALIDA 

[1] 227233738153

Pero esto no es muy bonito. Sí, por usar una función, has reducido substancialmente la cantidad de repeticiones. Esto es bonito. Pero aún hay repeticiones. La repetición te costará tiempo, tanto ahora como más tarde, y potencialmente introducirás algunos errores desagradables.

Podriamos escribir una nueva función que sea flexible como calcGDP, pero esta también requiere una gran cantidad de esfuerzo y pruebas para hacerlo bien.

El problema abstracto que estamos encontrando aquí es conocido como “divide-aplica-combina (split-apply-combine)”:

Split apply combine

Nosotros queremos dividir (split) nuestros datos dentro de grupos, en este caso continentes, aplicar (apply) algunos cálculos sobre este grupo y, opcionalmente, combinar (combine) los resultados más tarde.

El paquete plyr

Para aquellos que han usado antes R, es posible que estén familiarizados con la familia de funciones apply. Mientras que las funciones integradas de R funcionan, vamos a introducirte a otro método para resolver el problema “split-apply-combine”. El paquete plyr proporciona un conjunto de funciones que encontramos más amigables de usar para resolver este problema.

Instalamos este paquete en un desafío anterior. Vamos a cargarlo ahora:

R 

library("plyr")

Plyr tiene una función para operar sobre listas o **lists** , **data.frames** y **arrays** (matrices, o vectores n-dimensional). Cada función realiza:

  1. Una operación de división (splitting).
  2. Aplica (apply) una función sobre cada una de las partes a la vez.
  3. Recombina (recombine) los datos de salida como un simple objeto de datos.

Las funciones se nombran en función de la estructura de datos que esperan como entrada, y la estructura de datos que desea devolver como salida: [a]rray, [l]ist, o [d]ata.frame. La primera letra corresponde a la estructura de datos de entrada, la segunda letra a la estructura de datos de salida, y luego el resto de la función se llama “ply”.

Esto nos da 9 funciones básicas **ply. Hay adicionalmente un árbol de funciones las cuales solo realizarán la división y aplicación de los pasos y ningún paso combinado. Ellas son nombradas por sus datos de entrada y representan una salida nula con un _ (Ver tabla)

Note que el uso de “array” de plyr es diferente a R, un array en ply puede incluir a vector o matriz.

Full apply suite

Cada una de las funciones de xxply (daply,ddply, llply,laply, …) tiene la misma estructura y 4 características clave:

R 

xxply(.data, .variables, .fun)
  • La primera letra del nombre de la función da el tipo de la entrada y el segundo da el tipo de la salida.
  • .data – Es el objeto de datos a ser procesado
  • .variables – identifica la variable para hacer la división
  • .fun – Da la función a ser llamada para cada pieza

Ahora podemos calcular rápidamente la media GDP por "continent":

R 

ddply(
 .data = calcGDP(gapminder),
 .variables = "continent",
 .fun = function(x) mean(x$gdp)
)

SALIDA 

  continent           V1
1    Africa  20904782844
2  Americas 379262350210
3      Asia 227233738153
4    Europe 269442085301
5   Oceania 188187105354

Veamos el código anterior:

  • La función ddply recibe de entrada un data.frame (La función empieza con una d) y regresa otro data.frame (la 2da letra es una d)
  • El primer argumento que dimos fue el data.frame en el que queríamos operar: en este caso, los datos del gapminder. Primero llamamos a la función calcGDP para agregar la columnagdp a nuestra variable data.
  • El segundo argumento indica nuestro criterio para dividir: En este caso la columna "continent". Ten en cuenta que le dimos el nombre de la columna, no los valores de la columna como habíamos hecho previamente con los subconjuntos. Plyr se encarga de los detalles de la implementación por ti.
  • El tercer argumento es la función que queremos aplicar a cada grupo de datos. Tenemos que definir nuestra propia función corta aquí: cada subconjunto de datos va almacenado en x, el primer argumento de la función. Esta es una función anónima: no la hemos definido en otra parte y no tiene nombre. Solo existe en el ámbito de nuestro llamado a ddply.

¿Qué pasa si queremos un tipo diferente de estructura de datos de salida?:

R 

dlply(
 .data = calcGDP(gapminder),
 .variables = "continent",
 .fun = function(x) mean(x$gdp)
)

SALIDA 

$Africa
[1] 20904782844

$Americas
[1] 379262350210

$Asia
[1] 227233738153

$Europe
[1] 269442085301

$Oceania
[1] 188187105354

attr(,"split_type")
[1] "data.frame"
attr(,"split_labels")
  continent
1    Africa
2  Americas
3      Asia
4    Europe
5   Oceania

Llamamos a la misma función otra vez, pero cambiamos la segunda letra por una l, asi que la salida fue regresada como una lista.

Podemos especificar múltiples columnas para agrupar:

R 

ddply(
 .data = calcGDP(gapminder),
 .variables = c("continent", "year"),
 .fun = function(x) mean(x$gdp)
)

SALIDA 

   continent year           V1
1     Africa 1952   5992294608
2     Africa 1957   7359188796
3     Africa 1962   8784876958
4     Africa 1967  11443994101
5     Africa 1972  15072241974
6     Africa 1977  18694898732
7     Africa 1982  22040401045
8     Africa 1987  24107264108
9     Africa 1992  26256977719
10    Africa 1997  30023173824
11    Africa 2002  35303511424
12    Africa 2007  45778570846
13  Americas 1952 117738997171
14  Americas 1957 140817061264
15  Americas 1962 169153069442
16  Americas 1967 217867530844
17  Americas 1972 268159178814
18  Americas 1977 324085389022
19  Americas 1982 363314008350
20  Americas 1987 439447790357
21  Americas 1992 489899820623
22  Americas 1997 582693307146
23  Americas 2002 661248623419
24  Americas 2007 776723426068
25      Asia 1952  34095762661
26      Asia 1957  47267432088
27      Asia 1962  60136869012
28      Asia 1967  84648519224
29      Asia 1972 124385747313
30      Asia 1977 159802590186
31      Asia 1982 194429049919
32      Asia 1987 241784763369
33      Asia 1992 307100497486
34      Asia 1997 387597655323
35      Asia 2002 458042336179
36      Asia 2007 627513635079
37    Europe 1952  84971341466
38    Europe 1957 109989505140
39    Europe 1962 138984693095
40    Europe 1967 173366641137
41    Europe 1972 218691462733
42    Europe 1977 255367522034
43    Europe 1982 279484077072
44    Europe 1987 316507473546
45    Europe 1992 342703247405
46    Europe 1997 383606933833
47    Europe 2002 436448815097
48    Europe 2007 493183311052
49   Oceania 1952  54157223944
50   Oceania 1957  66826828013
51   Oceania 1962  82336453245
52   Oceania 1967 105958863585
53   Oceania 1972 134112109227
54   Oceania 1977 154707711162
55   Oceania 1982 176177151380
56   Oceania 1987 209451563998
57   Oceania 1992 236319179826
58   Oceania 1997 289304255183
59   Oceania 2002 345236880176
60   Oceania 2007 403657044512

R 

daply(
 .data = calcGDP(gapminder),
 .variables = c("continent", "year"),
 .fun = function(x) mean(x$gdp)
)

SALIDA 

          year
continent          1952         1957         1962         1967         1972
  Africa     5992294608   7359188796   8784876958  11443994101  15072241974
  Americas 117738997171 140817061264 169153069442 217867530844 268159178814
  Asia      34095762661  47267432088  60136869012  84648519224 124385747313
  Europe    84971341466 109989505140 138984693095 173366641137 218691462733
  Oceania   54157223944  66826828013  82336453245 105958863585 134112109227
          year
continent          1977         1982         1987         1992         1997
  Africa    18694898732  22040401045  24107264108  26256977719  30023173824
  Americas 324085389022 363314008350 439447790357 489899820623 582693307146
  Asia     159802590186 194429049919 241784763369 307100497486 387597655323
  Europe   255367522034 279484077072 316507473546 342703247405 383606933833
  Oceania  154707711162 176177151380 209451563998 236319179826 289304255183
          year
continent          2002         2007
  Africa    35303511424  45778570846
  Americas 661248623419 776723426068
  Asia     458042336179 627513635079
  Europe   436448815097 493183311052
  Oceania  345236880176 403657044512

Puedes usar estas funciones en lugar de ciclos for (y generalmente es mas rápido). Para remplazar un ciclo ‘for’, pon el código que estaba en el cuerpo del ciclo for dentro de la función anónima.

R 

d_ply(
  .data=gapminder,
  .variables = "continent",
  .fun = function(x) {
    meanGDPperCap <- mean(x$gdpPercap)
    print(paste(
      "La media GDP per cápita para", unique(x$continent),
      "es", format(meanGDPperCap, big.mark=",")
   ))
  }
)

SALIDA 

[1] "La media GDP per cápita para Africa es 2,193.755"
[1] "La media GDP per cápita para Americas es 7,136.11"
[1] "La media GDP per cápita para Asia es 7,902.15"
[1] "La media GDP per cápita para Europe es 14,469.48"
[1] "La media GDP per cápita para Oceania es 18,621.61"

Sugerencia: Imprimiendo números

La función format puede ser usada para imprimir los valores numéricos
“bonitos” en los mensajes.

Desafío 1

Calcula el promedio de vida esperado por "continent". ¿Quién tiene el promedio mas alto? ¿Quién tiene el mas pequeño?

Desafío 2

Calcula el promedio de vida esperado por "continent" y "year". ¿Quién tiene el promedio mas grande y mas corto en 2007? ¿Quién tiene el cambio mas grande entre 1952 y 2007?

Desafío Avanzado

Calcula la diferencia en la media de vida esperada entre los años 1952 y 2007 a partir de la salida del desafío 2 usando una de las funciones plyr.

Desafío alterno si la clase parece perdida

Sin ejecutarlos, cuál de los siguientes calculará el promedio de la esperanza de vida por continente:

R 

ddply(
  .data = gapminder,
  .variables = gapminder$continent,
  .fun = function(dataGroup) {
     mean(dataGroup$lifeExp)
  }
)

R 

ddply(
  .data = gapminder,
  .variables = "continent",
  .fun = mean(dataGroup$lifeExp)
)

R 

ddply(
  .data = gapminder,
  .variables = "continent",
  .fun = function(dataGroup) {
     mean(dataGroup$lifeExp)
  }
)

R 

adply(
  .data = gapminder,
  .variables = "continent",
  .fun = function(dataGroup) {
     mean(dataGroup$lifeExp)
  }
)

Puntos Clave

  • Uso del paquete plyr para dividir datos, aplicar funciones sobre subconjuntos, y combinar los resultados