Wrangling

Overview

In diesem Practical wirst du üben Daten mit dplyr zu transformieren und zu organisieren.

Am Ende des Practicals wirst du wissen wie man:

Spalten verändert, kreiert, auswählt.
Fälle auswählt.
Daten verbindet.

Aufgaben

A - Setup

Öffne dein TheRBootcamp R project. Es sollte die Ordner 1_Data und 2_Code enthalten. Stelle sicher, dass du alle Datensätze, welche im Datensätze Tab aufgelisted sind, in deinem 1_Data Ordner hast.
Öffne ein neues R Skript. Schreibe deinen Namen, das Datum und “Wrangling Practical” als Kommentare an den Anfang des Skripts.

## NAME
## DATUM
## Wrangling Practical

Speichere das neue Skript unter dem Namen wrangling_practical.R im 2_Code Ordner.
Lade das tidyverse Paket.

# Pakete laden
library(tidyverse)

library(tidyverse)

B - Lade den Datensatz

Verwende die read_csv() Funktion um den Datensatz appointments als Objekt appointments einzulesen. Denke an den Trick mit den Anführungszeichen.
Printe den Datensatz. Wurden alle Variablentypen korrekt identifiziert?
Verwende summary() um einen weiteren Überblick über die Daten zu bekommen.

C - Verändere Spaltennamen mit `rename()`

Verwende names() um die Spaltennamen anzuzeigen.

# Zeige Spaltennamen
names(XXX)

# Zeige Spaltennamen
names(appointments)

 [1] "PatientId"      "AppointmentID"  "Gender"         "ScheduledDay"  
 [5] "AppointmentDay" "Age"            "Neighbourhood"  "Hypertension"  
 [9] "Diabetes"       "Alcoholism"     "Handicap"       "SMS_received"  
[13] "NoShow"

Eine der Spalten hat aktuell den namen Age. Verwende rename() um den Namen in alter_jahre zu ändern, so dass klar ist, dass es sich um das Alter in Jahren handelt.

# Ändere Age zu alter_jahre
appointments <- appointments %>%
  rename(NEU = ALT)

# Ändere Age zu alter_jahre
appointments <- appointments %>%
  rename(alter_jahre = Age)

Verwende nochmals names() um dir die Namen anzeigen zu lassen. Hat sich der Name geändert?

names(appointments)

 [1] "PatientId"      "AppointmentID"  "Gender"         "ScheduledDay"  
 [5] "AppointmentDay" "alter_jahre"    "Neighbourhood"  "Hypertension"  
 [9] "Diabetes"       "Alcoholism"     "Handicap"       "SMS_received"  
[13] "NoShow"

Ergänze nun den Code unten, um alle Variablennamen ins Deutsche zu übersetzen.

appointments <- appointments %>%
  rename(patient = XX,
         termin_id = XX,
         geschlecht = XX,
         termin_vereinbart = XX,
         termin_tag = XX,
         geburtsort = XX,
         bluthochdruck = XX,
         diabetes = XX,
         alkoholismus = XX,
         behinderung = XX,
         sms_erhalten = XX,
         termin_eingehalten = XX)

appointments <- appointments %>%
  rename(patient = PatientId,
         termin_id = AppointmentID,
         geschlecht = Gender,
         termin_vereinbart = ScheduledDay,
         termin_tag = AppointmentDay,
         geburtsort = Neighbourhood,
         bluthochdruck = Hypertension,
         diabetes = Diabetes,
         alkoholismus = Alcoholism,
         behinderung = Handicap,
         sms_erhalten = SMS_received,
         termin_eingehalten = NoShow)

Überprüfe mit names() ob alles stimmt.

D - Verändere Spalten mit `mutate()`

Verwende mutate() um eine Spalte zu ergänzen, die das Alter in Monaten enthält, also alter_jahre * 12 und nenne die Spalte alter_monate.

# Alter in Monaten
appointments <- appointments %>%
  mutate(XX = XX * 12)

# Alter in Monaten
appointments <- appointments %>%
  mutate(alter_monate = alter_jahre * 12)

Verwende mutate() um eine Spalte krankheitsgrad zu ergänzen, die anzeigt wie viele Erkrankungen der Patient hat. Addiere hierzu die Spalten bluthochdruck, diabetes, alkoholismus. Erinnere, dass gilt: TRUE = 1 und FALSE = 0.

# Kreiere Krankheitsgrad
appointments <- appointments %>%
  mutate(XX = XX + XX + XX)

# Kreiere Krankheitsgrad
appointments <- appointments %>%
  mutate(krankheitsgrad = bluthochdruck + diabetes + alkoholismus)

Verwende mutate() und case_when() um eine Spalte schwer_krank zu ergänzen, die Ja trägt, wenn jemand einen Krankheitsgrad von grösser 1 hat, und sonst Nein.

# Kreiere schwer_krank
appointments <- appointments %>%
  mutate(schwer_krank = case_when(
    XX <= XX ~ "Nein",
    XX  > XX ~ "Ja"
    )
  )

# Kreiere schwer_krank
appointments <- appointments %>%
  mutate(schwer_krank = case_when(
    krankheitsgrad <= 1 ~ "Nein",
    krankheitsgrad  > 1 ~ "Ja"
    )
  )

Verwende mutate() und case_when() um M und F in der Spalte geschlecht in männlich und weiblich zu verändern. Weise hierzu die entstehende Variable direkt wieder der Spalte geschlecht zu.

# Verändere geschlecht
appointments <- appointments %>%
  mutate(XX = case_when(
    XX == XX ~ XX,
    XX == XX ~ XX
    )
  )

# Verändere geschlecht
appointments <- appointments %>%
  mutate(geschlecht = case_when(
    geschlecht == "M" ~ "männlich",
    geschlecht == "F" ~ "weiblich"
    )
  )

Verwende mutate() und case_when() um No und Yes in der Spalte termin_eingehalten in 0 respektive 1 zu verändern. Kreiere hierzu eine neue Spalte mit Namen termin_eingehalten_01.

# Termin eingehalten Yes = 1, No = 0
appointments <- appointments %>%
  mutate(XX = case_when(
    XX == XX ~ XX,
    XX == XX ~ XX
    )
  )

# Termin eingehalten Yes = 1, No = 0
appointments <- appointments %>%
  mutate(termin_eingehalten_01 = case_when(
    termin_eingehalten == "No" ~ 0,
    termin_eingehalten == "Yes" ~ 1,
    )
  )

Finde mit dem untenstehenden Code heraus, ob schwerkranke Patienten häufiger den Termin nicht wahrnehmen (verwende termin_eingehalten_01).

# Anteil nicht wahrgenommener Termine
data_frame %>%
  filter(XX == XX) %>%
  pull(XX) %>%
  mean()

data_frame %>%
  filter(XX != XX) %>%
  pull(XX) %>%
  mean()

# Anteil nicht wahrgenommener Termine
appointments %>%
  filter(schwer_krank == "Ja") %>%
  pull(termin_eingehalten_01) %>%
  mean()

[1] 0.177

appointments %>%
  filter(schwer_krank != "Ja") %>%
  pull(termin_eingehalten_01) %>%
  mean()

[1] 0.204

Vergleiche nun, ob es in den wahrgenommenen Terminen vielleicht Unterschiede zwischen Männern und Frauen gibt und ob es Unterschiede zwischen Patienten gibt, die mehr oder weniger als 360 Monate alt sind.

# Anteil nicht wahrgenommener Termine
appointments %>%
  filter(geschlecht == "männlich") %>%
  pull(termin_eingehalten_01) %>%
  mean()

[1] 0.2

appointments %>%
  filter(geschlecht != "männlich") %>%
  pull(termin_eingehalten_01) %>%
  mean()

[1] 0.203

# Anteil nicht wahrgenommener Termine
appointments %>%
  filter(alter_monate >= 360) %>%
  pull(termin_eingehalten_01) %>%
  mean()

[1] 0.184

appointments %>%
  filter(alter_monate < 360) %>%
  pull(termin_eingehalten_01) %>%
  mean()

[1] 0.229

E - Organisieren mit `select()`, `filter()`, `slice()`, und `arrange()`

Verwende select() um die Spalten patient, geschlecht, alter_jahre, krankheitsgrad und termin_eingehalten_01 auszuwählen. Speichere den resultierenden data frame als appointments_reduziert.

# Wähle Spalten aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(XX, XX, XX, XX, XX)

# Wähle Spalten aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(patient, geschlecht, alter_jahre, krankheitsgrad, termin_eingehalten_01)

Printe appointments_reduziert. Sind die richtigen Spalten enthalten?
Verwende filter() um Fälle auszuwählen, in denen der Patient weiblich ist. Ergänze hierzu direkt die Pipeline.

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(XX, XX, XX, XX, XX) %>%
  filter(XX == XX)

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(patient, geschlecht, alter_jahre, krankheitsgrad, termin_eingehalten_01) %>%
  filter(geschlecht == 'weiblich')

Printe appointments_reduziert$geschlecht. Sind noch Männer enthalten?
Ergänze die Pipeline um gleichzeitig nur Patienten auszuwählen, die über 30 Jahre alt sind.

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(XX, XX, XX, XX, XX) %>%
  filter(XX == XX,
         XX > XX)

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(patient, geschlecht, alter_jahre, krankheitsgrad, termin_eingehalten_01) %>%
  filter(geschlecht == 'weiblich',
         alter_jahre > 30)

Printe appointments_reduziert$alter_jahre. Sind noch Jüngere enthalten?
Verwende arrange() um den appointments_reduziert Datensatz aufsteigend nach Alter zu ordnen. Ergänze die Pipeline.

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(XX, XX, XX, XX, XX) %>%
  filter(XX == XX,
         XX > XX) %>%
  arrange(XX)

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(patient, geschlecht, alter_jahre, krankheitsgrad, termin_eingehalten_01) %>%
  filter(geschlecht == 'weiblich',
         alter_jahre > 30) %>%
  arrange(alter_jahre)

Printe appointments_reduziert und appointments_reduziert$alter_jahre. Ist alles schön sortiert?
Verwende arrange() und desc() um diesmal appointments_reduziert absteigend (descending) nach Alter zu ordnen.

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(XX, XX, XX, XX, XX) %>%
  filter(XX == XX,
         XX > XX) %>%
  arrange(desc(XX))

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(patient, geschlecht, alter_jahre, krankheitsgrad, termin_eingehalten_01) %>%
  filter(geschlecht == 'weiblich',
         alter_jahre > 30) %>%
  arrange(desc(alter_jahre))

Printe appointments_reduziert und appointments_reduziert$alter_jahre. Ist alles schön sortiert?
Verwende arrange() und desc() um appointments_reduziert ebenfalls, absteigend (descending) nach krankheitsgrad zu ordnen.

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(XX, XX, XX, XX, XX) %>%
  filter(XX == XX,
         XX > XX) %>%
  arrange(desc(XX),
          desc(XX))

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(patient, geschlecht, alter_jahre, krankheitsgrad, termin_eingehalten_01) %>%
  filter(geschlecht == 'weiblich',
         alter_jahre > 30) %>%
  arrange(desc(alter_jahre),
          desc(krankheitsgrad))

Printe appointments_reduziert und appointments_reduziert$krankheitsgrad. Ist alles schön sortiert?
Ändere die Reihenfolge von krankheitsgrad und alter_jahre in der arrange() Funktion um primär nach krankheitsgrad zu sortieren.

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(XX, XX, XX, XX, XX) %>%
  filter(XX == XX,
         XX > XX) %>%
  arrange(desc(XX),
          desc(XX))

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(patient, geschlecht, alter_jahre, krankheitsgrad, termin_eingehalten_01) %>%
  filter(geschlecht == 'weiblich',
         alter_jahre > 30) %>%
  arrange(desc(krankheitsgrad),
          desc(alter_jahre))

Verwende slice() um die ersten zwanzig Fälle in appointments_reduziert auszuwählen. Ergänze die Pipeline.

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(XX, XX, XX, XX, XX) %>%
  filter(XX == XX,
         XX > XX) %>%
  arrange(desc(XX),
          desc(XX)) %>%
  slice(XX:XX)

# Wähle Fälle aus
appointments_reduziert <- appointments %>%
  select(patient, geschlecht, alter_jahre, krankheitsgrad, termin_eingehalten_01) %>%
  filter(geschlecht == 'weiblich',
         alter_jahre > 30) %>%
  arrange(desc(krankheitsgrad),
          desc(alter_jahre)) %>%
  slice(1:20)

Printe appointments_reduziert. Sind es nun 20 Fälle? Sind die ausgewählten Fälle zum Termin erschienen?

F - Verbinde Datensätze mit `*_join()`

Verwende die read_csv() Funktion um den Datensatz weather, welcher Daten über das Wetter in Brasilien enthält, als Objekt weather einzulesen. Denke an den Trick mit den Anführungszeichen.
Printe den Datensatz. Wurden alle Variablentypen korrekt identifiziert?
Verwende summary() um einen weiteren Überblick über die Daten zu bekommen.
Verwende select() und rename() um die Spalten YYYYMMDD und PRECTOT auszuwählen und sie in termin_tag und niederschlag umzubenennnen. Nenne das resultierende Objekt weather_reduziert

# Verarbeite weather
weather_reduziert <- weather %>%
  select(XX, XX) %>%
  rename(XX = XX,
         XX = XX)

# Verarbeite weather
weather_reduziert <- weather %>%
  select(YYYYMMDD, PRECTOT) %>%
  rename(termin_tag = YYYYMMDD,
         niederschlag = PRECTOT)

Printe weather_reduziert. Ist alles wie gewünscht?
Verwende left_join() um weather_reduziert mit den Spalten termin_tag und termin_eingehalten in appointments zu verbinden. Nenne den gemeinsamen Datensatz appointments_weather.

# Verbinde Datensätze
appointments_weather <- appointments %>%
  select(XX, XX) %>%
  left_join(XX)

# Verbinde Datensätze
appointments_weather <- appointments %>%
  select(termin_tag, termin_eingehalten) %>%
  left_join(weather_reduziert)

Printe appointments_weather. Ist alles in Ordnung?
Verwende select() um nach dem Verbinden die Spalten in die folgende Reihenfolge zu bringen: termin_tag, niederschlag, und termin_eingehalten.

# Verbinde Datensätze
appointments_weather <- appointments %>%
  select(XX, XX) %>%
  left_join(XX) %>%
  select(XX, XX, XX)

# Verbinde Datensätze
appointments_weather <- appointments %>%
  select(termin_tag, termin_eingehalten) %>%
  left_join(weather_reduziert) %>%
  select(termin_tag, niederschlag, termin_eingehalten)

Printe appointments_weather. Ist alles in Ordnung?
Erstelle im nächsten Schritt der Pipeline erneut eine Variable termin_eingelten_01 genauso wie du das vorher bereits einmal gemacht hast. Erstelle ausserdem eine Variable niederschlag_01 die anzeigt, ob es Niederschlag gab oder nicht.

# Verbinde Datensätze
appointments_weather <- appointments %>%
  select(XX, XX) %>%
  left_join(XX) %>%
  select(XX, XX, XX) %>%
  mutate(
    termin_eingehalten_01 = case_when(
      XX == XX ~ XX,
      XX == XX ~ XX,
      ),
    niederschlag_01 = case_when(
      XX == 0 ~ 0,
      XX > 0 ~ 1,
      )
  )

# Verbinde Datensätze
appointments_weather <- appointments %>%
  select(termin_tag, termin_eingehalten) %>%
  left_join(weather_reduziert) %>%
  select(termin_tag, niederschlag, termin_eingehalten) %>%
  mutate(
    termin_eingehalten_01 = case_when(
      termin_eingehalten == "No" ~ 0,
      termin_eingehalten == "Yes" ~ 1,
      ),
    niederschlag_01 = case_when(
      niederschlag == 0 ~ 0,
      niederschlag > 0 ~ 1,
      )
    )

Printe appointments_weather. Ist alles in Ordnung?
Finde nun mit Hilfe des untenstehenden Codes heraus, ob Termine bei Regen seltener eingehalten wurden.

# Anteil nicht wahrgenommener Termine
data_frame %>%
  filter(XX == XX) %>%
  pull(XX) %>%
  mean()

data_frame %>%
  filter(XX != XX) %>%
  pull(XX) %>%
  mean()

# Anteil nicht wahrgenommener Termine
appointments_weather %>%
  filter(niederschlag_01 == 1) %>%
  pull(termin_eingehalten_01) %>%
  mean()

[1] 0.201

appointments_weather %>%
  filter(niederschlag_01 != 1) %>%
  pull(termin_eingehalten_01) %>%
  mean()

[1] 0.23

X - Challenge

Versuche alle bisherigen Schritte beginnend beim einlesen bis zum Verbinden der Datensätze in eine einzige Pipeline zu bringen. Das Ziel ist es die letzte Version von appointments_weather zu erstellen ohne auch nur einmal ein Objekt zwischendrin zuzuweisen.

# kreire appointments_weather
read_csv("XX") %>%
  ...

Beispiele

# Wrangling mit dplyr ---------------------------

library(tidyverse)  

# Lade basel
basel <- read_csv("1_Data/basel.csv")

# dplyr Pipeline

basel %>%
  
  # Ändere Spaltennamen
  rename(alter_jahre = alter,
         schwimmen = rhein) %>%
  
  # Nur Leute über 30
  filter(alter_jahre > 30) %>%
  
  # Berechne neue Variablen
  mutate(gewicht_pfungd = gewicht * 2.22,
         groesse_meter = groesse / 100,
         BMI = gewicht / groesse_m ^ 2,
         
         # Binarisiere geschlecht
         geschlecht_01 = case_when(
                           geschlecht == "m" ~ 0,
                           geschlecht == "f" ~ 1),

        # Ist groesse groesser als 150cm
        groesse_150 = case_when(
                          groesse < 150 ~ 1,
                          groesse >= 150 ~ 0)) %>%
  
  # Sortiere die Daten
  arrange(geschlecht, desc(alter_jahre)))

Datensätze

Datei	Zeilen	Spalten	Beschreibung
appointments.csv	110526	13	Datensatz zu eingehalten Arztterminen in Brasilien
weather.csv	41	10	Datensatz zum Wetter in Brasilien zur selben Zeit wie in `appointments.csv`

appointments.csv

Erste 5 Zeilen von appointments.csv

PatientId	AppointmentID	Gender	ScheduledDay	AppointmentDay	Age	Neighbourhood	Hypertension	Diabetes	Alcoholism	SMS_received	NoShow
2.99e+13	5642903	F	2016-04-29 18:38:08	2016-04-29	62	JARDIM DA PENHA	TRUE	FALSE	FALSE	FALSE	No
5.59e+14	5642503	M	2016-04-29 16:08:27	2016-04-29	56	JARDIM DA PENHA	FALSE	FALSE	FALSE	FALSE	No
4.26e+12	5642549	F	2016-04-29 16:19:04	2016-04-29	62	MATA DA PRAIA	FALSE	FALSE	FALSE	FALSE	No
8.68e+11	5642828	F	2016-04-29 17:29:31	2016-04-29	8	PONTAL DE CAMBURI	FALSE	FALSE	FALSE	FALSE	No
8.84e+12	5642494	F	2016-04-29 16:07:23	2016-04-29	56	JARDIM DA PENHA	TRUE	TRUE	FALSE	FALSE	No

Variable	Beschreibung
PatientId	ID des Patienten
AppointmentID	ID des Arzttermins
Gender	M = Männlich, F = Weiblich
ScheduledDay	Der Tag an dem der Termin vereinbart wurde
AppointmentDay	Der Tag des Arzttermins
Age	Wie alt ist der Patient
Neighbourhood	Wo wurde der Patient geboren
Hypertension	Bluthochdruck Ja, Nein
Diabetes	Diabetes Ja, Nein
Alcoholism	Alcoholismus Ja, Nein
Handcap	Behinderung - Stufen 1 bis 4, 1 niedrigstes Level
SMS_received	Hat der Patient eine Erinnerung per SMS erhalten?
No-show	Ist der Patient zum Termin erschienen?

weather.csv

Erste 5 Zeilen von weather.csv

LON	LAT	YEAR	MM	DD	DOY	YYYYMMDD	RH2M	T2M	PRECTOT
20.3	40.3	2016	4	29	120	2016-04-29	86.6	11.57	6.18
20.3	40.3	2016	4	30	121	2016-04-30	73.5	14.02	0.04
20.3	40.3	2016	5	1	122	2016-05-01	75.9	12.98	4.48
20.3	40.3	2016	5	2	123	2016-05-02	84.7	11.41	22.99
20.3	40.3	2016	5	3	124	2016-05-03	84.6	8.69	5.81

Variable	Beschreibung
LON	Längengrad
LAT	Breitengrad
YEAR	Jahr
MM	Monat
DD	Tag
DOY	Tag des Jahres
YYYYMMDD	Datum
RH2M	Relative Feuchtigkeit auf 2 Metern
T2M	Temperatur auf 2 Metern
PRECTOT	Niederschlag

Funktionen

Pakete

Package	Installation
`tidyverse`	`install.packages("tidyverse")`

Funktionen

Function	Package	Description
`rename()`	`dplyr`	Spalten umbenennen
`select()`	`dplyr`	Spalten auswählen
`filter()`, `slice()`	`dplyr`	Fälle auswählen
`arrange()`	`dplyr`	Fälle sortieren
`mutate()`	`dplyr`	Spalten verändern / kreieren
`case_when()`	`dplyr`	Rekodiere Spalten

Resourcen

`dplyr` vignette

Siehe die dplyr vignette.

Cheatsheet

from R Studio

Wrangling

Explorative Datenanalyse mit R The R Bootcamp

Overview

Aufgaben

A - Setup

B - Lade den Datensatz

C - Verändere Spaltennamen mit rename()

D - Verändere Spalten mit mutate()

E - Organisieren mit select(), filter(), slice(), und arrange()

F - Verbinde Datensätze mit *_join()

X - Challenge

Beispiele

Datensätze

appointments.csv

weather.csv

Funktionen

Pakete

Funktionen

Resourcen

dplyr vignette

Cheatsheet

Explorative Datenanalyse mit R
The R Bootcamp

C - Verändere Spaltennamen mit `rename()`

D - Verändere Spalten mit `mutate()`

E - Organisieren mit `select()`, `filter()`, `slice()`, und `arrange()`

F - Verbinde Datensätze mit `*_join()`

`dplyr` vignette