Dplyr

A la hora de sumarizar datos con dplyr podemos calcular porcentajes dentro de grupos o subgrupos con transmute. La sintaxis es sencilla pero tiene la peculiaridad que sólo obtendremos como salida lo que indiquemos en transmute. Mejor lo entendéis en un ejemplo:

Conjunto de datos aleatorio de ejemplo:

library(dplyr)
observaciones = 100
grupo_1 = rpois(observaciones, 0.5)
grupo_2 = rpois(observaciones, 1)

df = cbind.data.frame(grupo_1, grupo_2) %>% mutate(id_cliente=n())

Sumarizamos por grupos:

df %>% group_by(grupo_1, grupo_2) %>% summarise(clientes = n())

Contamos clientes y calculamos el porcentaje sobre el total:

df %>% group_by(grupo_1, grupo_2) %>%
  summarise(clientes = n(),
            pct_total = n()/nrow(df))

Suelo usar nrow se aceptan sugencias. Calculamos el porcentaje para el subgrupo del grupo_1, primer ejemplo de uso de transmute:

Entrada rápida para ilustrar como crear un campo autonumérico por un factor, es una duda que me plantean, tienen datos de clientes y fechas y necesitan crear un autonumérico en R que les diga el número de orden de los eventos de una fecha. Algo parecido a lo que hacemos con el retain de R. Vamos a ilustrar la tarea con un ejemplo:

clientes = 100
id_cliente = rpois(clientes,10)
fecha = rpois(clientes, today()-rpois(clientes,5) )

eventos <- cbind.data.frame(id_cliente,fecha)

eventos$fecha <- as.Date(eventos$fecha, origin="1970-01-01")
eventos <- eventos %>% arrange(id_cliente,fecha)

100 clientes que aparecen una o n veces con fechas asociadas, el primer paso que sugiero hacer es eliminar duplicados con dplyr:

Dos años con pandas y sckitlearn y ahora vuelvo a R. Y en mi regreso me propuse comenzar a trabajar con dplyr y mi productividad se está incrementando exponencialmente, creo que dplyr es LA HERRAMIENTA para el manejo de data frame con R, ni me imagino como puede funcionar sparlyr… Para aquellos que estéis iniciando vuestra andadura con R o para los que no estéis acostumbrados a dplyr he hecho una recopilación de las tareas más habituales que hago con esta librería. Se pueden resumir:

Las personas que están acostumbradas a trabajar con SAS emplean mucho los elementos first, last y by, en el blog hay ejemplos al respecto, en R podemos hacer este trabajo con la librería “estrella” dplyr de un modo relativamente sencillo. A continuación se presenta un ejemplo para entender mejor como funciona, creamos un conjunto de datos aleatorio:

id <- rpois(100,20)
mes <- rpois(100,3)+1
importe <- abs(rnorm(100))*100

df <- data.frame(cbind(id,mes,importe))

Tenemos un identificador, una variable mes y un importe y deseamos obtener el menor importe por mes el primer paso a realizar es ordenar el data frame de R por ese identificador, el mes y el importe en orden descendente: