Das Package dplyr gegebenenfalls bitte installieren (sollte schon passiert sein, sofern Sie die Übungen bearbeitet haben):
install.packages("dplyr")library(dplyr)
zweit = read.table(file.path(pfadu, "zweit.df.txt"))dyplr: die sogenannten “Verben”Ein Grundprinzip von dyplr ist es, komplexe Aufgaben in eine Abfolge einfacher Aufgaben aufzuteilen, und diese einfachen Aufgaben auf besonders effektive Art und Weise zu lösen. Ein möglicherweise zunächst als Nachteil empfundener Effekt hiervon ist, dass der dplyr-Code für eine Aufgabe in R zunächst als (unnötig?) lange Kette von Befehlen erscheint; der große Vorteil hiervon ist jedoch, dass eine komplexere Aufgabe “in Worte gefasst” wird, und man auf diese Weise vergleichsweise leichtverständliche Teilaufgaben, die quasi-natürlichsprachlich formuliert sind, einfach kombinieren kann. Ein wichtiger Teil dieser Prozesses ist der Umstand, dass die eigentlichen Aufgaben als “Verben” verstehbar sind. Die für uns wichtigsten dieser “Verben” sind:
dplyr-Verb |
Beschreibung |
|---|---|
select() |
wähle Spalte(n) |
slice() |
wähle Reihe(n) |
filter() |
filtere Reihe(n) |
arrange() |
ordne Reihen um |
mutate() |
erzeuge neue Spalten |
summarise() bzw. summarize() |
fasse mehrere Werte zu einem zusammen |
group_by() |
gruppiere nach Faktorstufen |
Die genannten Befehle können nur mit Dataframes umgehen, und sie geben als Ergebnis immer einen Dataframe aus (der manchmal tibble genannt wird und etwas anders aussieht, da u.a. die Datentypen der Spalteninhalte angezeigt werden; das muss uns an dieser Stelle aber nicht weiter kümmern: ein tibble ist nur eine moderne Variante eines Dataframes).
Diese “Verben” können als Teil eines “Satzes” verwendet werden (innerhalb einer sogenannten Pipe, s.u.), aber auch als eigenständige Befehle; im letzteren Fall ist das erste Argument der Dataframe, mit dem etwas gemacht werden soll.
select()head(zweit)## Vpn G Ses gpa l1score l2exposure l2score
## 1 S1 F mid 9.58 124 70 210
## 2 S2 M mid 4.94 105 80 172
## 3 S3 M mid 6.18 96 100 180
## 4 S4 F high 6.09 103 130 186
## 5 S5 M low 9.31 98 0 177
## 6 S6 F mid 6.23 90 90 174zweitVpnG = select(zweit,Vpn,G) # wähle aus dem Dataframe "zweit" die Spalten "Vpn" und "G"
head(zweitVpnG)## Vpn G
## 1 S1 F
## 2 S2 M
## 3 S3 M
## 4 S4 F
## 5 S5 M
## 6 S6 Fslice()slice(zweit,1:3) #die ersten drei Zeilen## # A tibble: 3 x 7
## Vpn G Ses gpa l1score l2exposure l2score
## <fct> <fct> <fct> <dbl> <int> <int> <int>
## 1 S1 F mid 9.58 124 70 210
## 2 S2 M mid 4.94 105 80 172
## 3 S3 M mid 6.18 96 100 180filter()filter(zweit,l1score>=120) # nur die Zeilen, in denen ein l1score größer oder gleich 120 vorkommt## Vpn G Ses gpa l1score l2exposure l2score
## 1 S1 F mid 9.58 124 70 210
## 2 S7 F mid 6.86 121 110 191
## 3 S20 M mid 6.16 121 70 179
## 4 S72 M mid 7.24 122 120 193
## 5 S73 M mid 7.70 120 0 179arrange() (und Gebrauch von desc())zl1up = arrange(zweit,l1score) # ordne nach den Werten in l1score, aufsteigend
head(zl1up)## Vpn G Ses gpa l1score l2exposure l2score
## 1 S68 F high 7.51 69 60 173
## 2 S53 M high 6.01 78 120 174
## 3 S11 M mid 8.47 81 90 178
## 4 S100 M mid 3.63 81 30 157
## 5 S28 F low 7.21 82 100 169
## 6 S50 M mid 5.91 83 50 159Durch desc() (für “descending” im Sinne von “descending order”) kann man die Reihenfolge umkehren:
zl1down = arrange(zweit,desc(l1score)) # ordne nach den Werten in l1score, absteigend
head(zl1down)## Vpn G Ses gpa l1score l2exposure l2score
## 1 S1 F mid 9.58 124 70 210
## 2 S72 M mid 7.24 122 120 193
## 3 S7 F mid 6.86 121 110 191
## 4 S20 M mid 6.16 121 70 179
## 5 S73 M mid 7.70 120 0 179
## 6 S24 F mid 4.28 118 70 183mutate()zweitdiff = mutate(zweit,diffl2l1=l2score-l1score) # erzeuge eine neue Spalte namens "diffl2l1"", die die Differenz der Werte in den Spalten "l2score" und "l1score" enthält
head(zweitdiff)## Vpn G Ses gpa l1score l2exposure l2score diffl2l1
## 1 S1 F mid 9.58 124 70 210 86
## 2 S2 M mid 4.94 105 80 172 67
## 3 S3 M mid 6.18 96 100 180 84
## 4 S4 F high 6.09 103 130 186 83
## 5 S5 M low 9.31 98 0 177 79
## 6 S6 F mid 6.23 90 90 174 84summarise() (bzw. summarize())Das “Verb” summarise() wendet eine Funktion an, um aus vielen Werten einen zu erzeugen. Dies funktioniert aber nur mit den Funktionen first(), last(), nth(), n(), n_distinct(), IQR(), min(), max(),mean(),median(),var(),sd(); die wichtigsten davon (für diesen Kurs) sind:
summarise(zweit,min(l1score)) # zeige den kleinsten Wert der Spalte l1score## min(l1score)
## 1 69summarise(zweit,max(l1score)) # zeige den größten Wert der Spalte l1score## max(l1score)
## 1 124summarise(zweit,mean(l1score)) # zeige das arithmetische Mittel der Werte der Spalte l1score## mean(l1score)
## 1 100.9667summarise(zweit,mean(l1score)) # zeige den Medianwert der Spalte l1score## mean(l1score)
## 1 100.9667summarise(zweit,sd(l1score)) # zeige die Stichprobenstandardabweichung der Werte der Spalte l1score## sd(l1score)
## 1 10.59168summarise(zweit,IQR(l1score)) # zeige den Interquartilsabstand (also den Abstand zwischen dem 75%-Quantil und dem 25%-Quantil) der Werte der Spalte l1score## IQR(l1score)
## 1 14.25group_by()Die Gruppierung, die durch group_by() vorgenommen wird, sieht man so nicht, denn es wird einfach der Dataframe in tibble-Form wieder ausgegeben, ohne das irgendetwas verändert wurde:
group_by(zweit,Ses) # gruppiere nach den Faktorstufen in Ses: low, mid, high## # A tibble: 120 x 7
## # Groups: Ses [3]
## Vpn G Ses gpa l1score l2exposure l2score
## * <fct> <fct> <fct> <dbl> <int> <int> <int>
## 1 S1 F mid 9.58 124 70 210
## 2 S2 M mid 4.94 105 80 172
## 3 S3 M mid 6.18 96 100 180
## 4 S4 F high 6.09 103 130 186
## 5 S5 M low 9.31 98 0 177
## 6 S6 F mid 6.23 90 90 174
## 7 S7 F mid 6.86 121 110 191
## 8 S8 F mid 4.33 86 70 168
## 9 S9 M mid 5.71 106 100 185
## 10 S10 M low 4.72 97 60 164
## # ... with 110 more rowsgroup_by() wird aber dann höchst sinnvoll, wenn man etwas pro Gruppe machen will:
summarise(group_by(zweit,Ses),mean(l2exposure)) #berechne pro Faktorenstufe in Ses das arithmetische Mittel der Werte in der Spalte l2exposure## # A tibble: 3 x 2
## Ses `mean(l2exposure)`
## <fct> <dbl>
## 1 high 92.4
## 2 low 56
## 3 mid 64.8Da der Ausdruck summarise(group_by(zweit,Ses),mean(l2exposure)) sehr lang ist, und daher etwas schwer verständlich, ist es einfacher, so etwas in Unteraufgaben aufzuteilen. Ein solches Verfahren - das sehr ähnlich wäre wie die Aufteilung in Unteraufgaben, wie wir sie aus dem package ggplot2 kennen - gibt es auch in dplyr.
%>%Man kann eine Aufgabe wie “berechne pro Faktorenstufe in Ses das arithmetische Mittel der Werte in der Spalte l2exposure” in einen komplexen Ausdruck wie summarise(group_by(zweit,Ses),mean(l2exposure)) schreiben, kann dessen Teile aber auch einzeln aufführen, und diese durch die Verwendung des “pipe”-Operators %>% zu einem Ganzen zusammenführen:
summarise(group_by(zweit,Ses),mean(l2exposure))## # A tibble: 3 x 2
## Ses `mean(l2exposure)`
## <fct> <dbl>
## 1 high 92.4
## 2 low 56
## 3 mid 64.8#oder besser lesbar:
zweit %>% # nimm den Dataframe "zweit"
group_by(Ses) %>% # teile diesen in Gruppen (basierend auf den Faktorstufen in Spalte "Ses") ein und tue alles Nachfolgende pro Gruppe
summarise(mean(l2exposure)) # berechne das arithmetische Mittel der Werte in der Spalte "l2exposure"## # A tibble: 3 x 2
## Ses `mean(l2exposure)`
## <fct> <dbl>
## 1 high 92.4
## 2 low 56
## 3 mid 64.8Die generelle Schreibweise ist also
dataframe $>$ funktion(Spalte)
mit der Bedeutung: “Nimm aus dem Dataframe dataframe die Spalte Spalte und führe damit die Funktion funktion aus”; ohne Modularisierung sähe der Befehl folgendermaßen aus:
funktion(dataframe,Spalte)
Man kann - wie die Unteraufgaben in ggplot2 auch - beliebig viele einzelne Aufgaben kombinieren; wegen der Lesbarkeit kann man diese einzelnen, durch $>$ verknüpften Befehle untereinander schreiben, man kann aber auch alles in eine Zeile packen:
zweit %>%
group_by(Ses) %>%
summarise(mean(l2exposure)) ## # A tibble: 3 x 2
## Ses `mean(l2exposure)`
## <fct> <dbl>
## 1 high 92.4
## 2 low 56
## 3 mid 64.8# oder
zweit %>% group_by(Ses) %>% summarise(mean(l2exposure)) ## # A tibble: 3 x 2
## Ses `mean(l2exposure)`
## <fct> <dbl>
## 1 high 92.4
## 2 low 56
## 3 mid 64.8Eine etwas komplexere Aufgabe könnte z.B. so aussehen:
“Berechnen Sie die gruppenspezifischen (Spalte Ses) Stichprobenstandardabweichungen der Differenzen aus den Scores für die Zweit- und die Erstsprache (Spalten l2score bzw. l1score) im Dataframe ‘zweit’!”
Diese Aufgabe kann man folgendermaßen in einfache Unteraufgaben aufteilen:
In modularisierender dplyr-Schreibweise:
zweit %>% # a)
mutate(diffl2l1 = l2score - l1score) %>% # b)
group_by(Ses) %>% # c)
summarise(sd(diffl2l1)) # d)## # A tibble: 3 x 2
## Ses `sd(diffl2l1)`
## <fct> <dbl>
## 1 high 9.31
## 2 low 9.05
## 3 mid 9.20N.B.: in diesem Fall wären b) und c) auch vertauschbar:
zweit %>% # a)
group_by(Ses) %>% # c)
mutate(diffl2l1 = l2score - l1score) %>% # b)
summarise(sd(diffl2l1)) # d)## # A tibble: 3 x 2
## Ses `sd(diffl2l1)`
## <fct> <dbl>
## 1 high 9.31
## 2 low 9.05
## 3 mid 9.20dplyr-cheat sheethttps://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/data-transformation.pdf