As novas funções de pivotagem

Os dados

Para ilustrar a utilização das funções, vamos criar uma tabelinha bem simples, que nos permita visualizar a mudança entre os formatos long e wide.

Suponhamos que os dados a seguir representem as vendas de duas lojas nos meses de janeiro a junho de um determinado ano. É muito comum recebermos uma tabela no formado wide.

dados <- tibble::tribble(
  ~loja, ~jan, ~fev, ~mar, ~abr, ~mai, ~jun,
  1, 20, 30, 23, 10, 40, 55,
  2, 30, 43, 29, 15, 40, 60
)

dados
## # A tibble: 2 x 7
##    loja   jan   fev   mar   abr   mai   jun
##   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1     1    20    30    23    10    40    55
## 2     2    30    43    29    15    40    60

Repare que, embora nessa tabela existam 3 variáveis, apenas 2 estão explícitas: a loja e o mês. As vendas estão apenas no corpo da tabela e, sem contexo, não saberíamos o que esses valores significam.

Além disso, essa tabela não está no formato tidy, pois cada coluna não represta uma variável: a variável mês está espalhada nas colunas e a variável vendas não é uma coluna.

A seguir, vamos ver como utilizar as antigas funções gather() e spread() para deixar essa tabela tidy (ou para, uma vez tidy, voltar ao formato original).

As antigas funções gather() e spread()

Para deixar os dados arrumados com as três variáveis (mês vendas e loja) como colunas, usamos a função gather(). Essa função vai transformar as colunas de janeiro a junho em valores de uma única coluna e vai criar uma nova coluna com os dados de vendas.

library(tidyr)

dados_gather <- dados %>% 
  gather(jan:jun, key = "mes", value = "vendas")

dados_gather
## # A tibble: 12 x 3
##     loja mes   vendas
##    <dbl> <chr>  <dbl>
##  1     1 jan       20
##  2     2 jan       30
##  3     1 fev       30
##  4     2 fev       43
##  5     1 mar       23
##  6     2 mar       29
##  7     1 abr       10
##  8     2 abr       15
##  9     1 mai       40
## 10     2 mai       40
## 11     1 jun       55
## 12     2 jun       60

Aqui estamos selecionando as colunas de janeiro a junho e aplicando gather(). O argumento key recebe o nome da variável com os nomes das colunas (no nosso exemplo, meses) e value recebe o nome da variável com as observações das colunas, vendas.

Ok, conseguimos deixar nossos dados no formato tidy. Será que é possivel retorná-los ao formato original? Para isso, precisamos de uma função que faça o inverso de gather(), “espalhando” as observações da variável mês em várias colunas e transformando vendas em observações dessas colunas. No pacote {tidyr} essa função se chama spread().

dados_spread <- dados_gather %>%
  spread(key = mes, value = vendas)

dados_spread
## # A tibble: 2 x 7
##    loja   abr   fev   jan   jun   mai   mar
##   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1     1    10    30    20    55    40    23
## 2     2    15    43    30    60    40    29

Observe que o argumento key indica o nome da variável que será espalhada em várias colunas e o argumento value indica o nome da variável que vai ser transformada em observações.

No {tidyr} 1.0.0, essas funções foram aprimoradas, recebendo nomes e argumentos mais intuitivos e fáceis de lembrar, além de apresentarem mais possibilidade de uso a fim de auxiliar na tarefa de estruturar os dados.

As novas funções pivot_longer() e pivot_wider()

O pivot_longer(), em casos mais simples, equivale a função gather(). Esse nome foi dado pois, ao rodar a função, o banco de dados se torna mais longo (longer) em relação aos dados originais.

dados_longer <- dados %>%
  pivot_longer(
    cols = jan:jun, 
    names_to = "mes", 
    values_to = "vendas"
  ) 

dados_longer
## # A tibble: 12 x 3
##     loja mes   vendas
##    <dbl> <chr>  <dbl>
##  1     1 jan       20
##  2     1 fev       30
##  3     1 mar       23
##  4     1 abr       10
##  5     1 mai       40
##  6     1 jun       55
##  7     2 jan       30
##  8     2 fev       43
##  9     2 mar       29
## 10     2 abr       15
## 11     2 mai       40
## 12     2 jun       60

A função spread() foi substituida por pivot_wider(). Ela vai transformar os dados em um formato mais largo. Veja que as duas funções funcionam de forma equivalente.

dados_wider <- dados_longer %>%
  pivot_wider(names_from = mes, values_from = vendas)

dados_wider
## # A tibble: 2 x 7
##    loja   jan   fev   mar   abr   mai   jun
##   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1     1    20    30    23    10    40    55
## 2     2    30    43    29    15    40    60

Essas novas funções de pivotagem trazem várias outras funcionalidades para remodelar as bases de dados. Vamos falar delas em novos posts. Em quanto isso, se você quiser conferir, basta acessar o vignette do tidyr (inglês).