9 以 `tibble` 處理 Tibbles

本章為 Wickham and Grolemund (2016) 第 7 章內容。

本部分（第 9、10、11、12、13、14、15 章）要談的是資料整理（data wrangling）。

Figure 9.1: Data wrangling.

9.1 創建 Tibbles

9.1.1 把 Data Frames 轉換 Tibbles

Tibbles 也是一種 data frames。要把 data frames 轉換成 tibbles 很簡單，只要使用 as_tibble() 函數即可，如：

as_tibble(iris)

## # A tibble: 150 × 5
##    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
##           <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <fct>  
##  1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa 
##  2          4.9         3            1.4         0.2 setosa 
##  3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa 
##  4          4.6         3.1          1.5         0.2 setosa 
##  5          5           3.6          1.4         0.2 setosa 
##  6          5.4         3.9          1.7         0.4 setosa 
##  7          4.6         3.4          1.4         0.3 setosa 
##  8          5           3.4          1.5         0.2 setosa 
##  9          4.4         2.9          1.4         0.2 setosa 
## 10          4.9         3.1          1.5         0.1 setosa 
## # … with 140 more rows

9.1.2 透過向量創建 Tibbles

我們也可以透過向量來創建 tibbles，如：

tibble(
  x = 1 : 5,
  y = 1,
  z = x ^ 2 + y
)

## # A tibble: 5 × 3
##       x     y     z
##   <int> <dbl> <dbl>
## 1     1     1     2
## 2     2     1     5
## 3     3     1    10
## 4     4     1    17
## 5     5     1    26

Tibbles 的 column 還可以取名為本來在 base R 的語法中不合法的變數名稱，即 nonsynaptic names，例如非字母開頭或者有特殊字元或空格，只要用兩個 \ 包圍即可，而要使用這些變數的話同樣要以 \ 來包圍，如：

tibble(
  ` ` = 1 : 3,
  `:)` = 1,
  `2049` = ` ` ^ 2 + `:)`
)

## # A tibble: 3 × 3
##     ` `  `:)` `2049`
##   <int> <dbl>  <dbl>
## 1     1     1      2
## 2     2     1      5
## 3     3     1     10

9.1.3 以 Transposed Tibble `tribble()` 創建 Tibbles

我們也可以 tribble()，即 transposed tribble 來創建 tibbles。使用 tribble() 的方式如下：

tribble(
  ~x, ~y, ~z,
  #--/--/----
  "a", 2, 3.4,
  "s", 4, NA
)

## # A tibble: 2 × 3
##   x         y     z
##   <chr> <dbl> <dbl>
## 1 a         2   3.4
## 2 s         4  NA

事實上，#--/--/---- 並非必須的（也只是一個註解），但便於我們辨識變數與變數值。

9.2 Tibbles 與 Data Frames 的比較

9.2.1 Printing

tibble(
  a = lubridate::now() + runif(1e3) * 86400,
  b = lubridate::today() + runif(1e3) * 30,
  c = 1:1e3,
  d = runif(1e3),
  e = sample(letters, 1e3, replace = TRUE)
)

## # A tibble: 1,000 × 5
##    a                   b              c        d e    
##    <dttm>              <date>     <int>    <dbl> <chr>
##  1 2021-09-01 21:13:57 2021-09-18     1 0.312    u    
##  2 2021-09-02 05:19:48 2021-09-08     2 0.390    g    
##  3 2021-09-01 13:35:51 2021-09-04     3 0.517    f    
##  4 2021-09-02 06:55:39 2021-09-04     4 0.149    h    
##  5 2021-09-02 05:41:01 2021-09-16     5 0.406    r    
##  6 2021-09-02 00:11:25 2021-09-06     6 0.000758 c    
##  7 2021-09-02 05:28:45 2021-09-21     7 0.347    e    
##  8 2021-09-01 23:12:44 2021-09-26     8 0.485    l    
##  9 2021-09-02 04:06:47 2021-09-18     9 0.232    t    
## 10 2021-09-01 12:36:58 2021-09-06    10 0.314    i    
## # … with 990 more rows

印出 tibbles 時，預設只會印出前 10 個 rows，而每個 column 之下都會印出其型態。

那如果我們想要同時看到更多觀察值怎麼辦？有以下幾種做法：

使用 print()，決定要印出多少 rows 與 columns；其中，n = 2 代表印出 2 個 rows，而 width = Inf 代表印出所有 columns，如：

nycflights13::flights %>%
  print(n = 2, width = Inf)

## # A tibble: 336,776 × 19
##    year month   day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
##   <int> <int> <int>    <int>          <int>     <dbl>    <int>          <int>
## 1  2013     1     1      517            515         2      830            819
## 2  2013     1     1      533            529         4      850            830
##   arr_delay carrier flight tailnum origin dest  air_time distance  hour minute
##       <dbl> <chr>    <int> <chr>   <chr>  <chr>    <dbl>    <dbl> <dbl>  <dbl>
## 1        11 UA        1545 N14228  EWR    IAH        227     1400     5     15
## 2        20 UA        1714 N24211  LGA    IAH        227     1416     5     29
##   time_hour          
##   <dttm>             
## 1 2013-01-01 05:00:00
## 2 2013-01-01 05:00:00
## # … with 336,774 more rows

或者使用 options(tibble.print_max = n, tibble.print_min = m)：如果有超過 m 個 rows，則只印出 n 個 rows。所以如果 tibble.print_min 設置為 Inf 則會印出所有的 rows；而 options(tibble.width = Inf) 會印出所有的 columns。
使用 View()，最容易閱讀的方式。

9.2.2 Subsetting

如果我們要取出 tibble 的某個變數，我們需要使用 $ 與 [[，前者可以使我們取出指定的變數名稱的變數；後者除了可以使我們取出指定的變數名稱的變數以外，還能取出指定位置的變數，如新增一個 tibble：

df <- tibble(
  x = runif(5),  # x 為均勻分配的 5 個數字
  y = rnorm(5)   # y 為常態分配的 5 個數字
)

# Extract by name
df$x  # [1] 0.1552525 0.2570212 0.2929349 0.7355940 0.3282747
df[["x"]]  # [1] 0.1552525 0.2570212 0.2929349 0.7355940 0.3282747

# Extract by position
df[[1]]  # [1] 0.1552525 0.2570212 0.2929349 0.7355940 0.3282747

想要在此時使用 pipe 的話要記得加上 .，如：

df %>% .$x  # [1] 0.1552525 0.2570212 0.2929349 0.7355940 0.3282747
df %>% .[["x"]]  # [1] 0.1552525 0.2570212 0.2929349 0.7355940 0.3282747

9.3 古老的程式碼

有些古老的函數無法使用 tibble，這時候我們需要使用 as.data.frame() 將 tibble 轉換回 data frame。如果 tibble 不相容於某古老的函數，那很有可能是因為 [（即 subsetting）的函數。在 tidyverse 中，多半可以不用 [，而透過 dplyr::filter() 與 dplyr::select() 來達到類似的結果。此外，在 base R 中，使用 [ 有時候會回傳一個 data frame，而有時會回傳一個向量；不過在 tibbles 中，使用 [ 都會回傳 tibble。

參考文獻

Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. 2016. R for Data Science. First Edition. O’Reilly Media, Inc.

9 以 tibble 處理 Tibbles