6.5 dplyr::group_by()
Un funcionalidad muy importante es el uso de datos agrupados. Dichos grupos serán subconjuntos de datos que compartan una característica en común. Esto tiene muchas ventajas ya que se pueden obtener funciones resumen con una mayor fluidez y aplicaciones de funciones por bloques en lugar de observaciones individuales. La función para otorgar esta propiedad es dplyr::group_by() en donde sus parámetros indican que variables servirán para crear los grupos de acuerdo a los diferentes valores de esas variables.
Por ejemplo, véase que es natural pensar que en los datos de la población ya vistos se tomen resúmenes por la variable Rango_edad.
Population_FEntity %>% group_by(Rango_edad)# A tibble: 448 x 4
# Groups: Rango_edad [14]
`Entidad Federativa` `Población Total` Rango_edad Población
<chr> <dbl> <chr> <dbl>
1 Aguascalientes 1066233 0 a 4 109853
2 Baja California 2856361 0 a 4 268842
3 Baja California Sur 512030 0 a 4 46070
4 Campeche 755703 0 a 4 63034.
5 Coahuila 2501413 0 a 4 244624.
6 Colima 568642 0 a 4 45985
7 Chiapas 4293414 0 a 4 491525
8 Chihuahua 3241513 0 a 4 253834.
9 Distrito Federal 8737172 0 a 4 682914.
10 Durango 1509025 0 a 4 150485
# … with 438 more rowsA simple vista no se ve algún cambio, pero internamente ya se tiene más estructura a dicha base de datos, ahora existe un atributo llamado “groups”.
str(Population_FEntity %>% group_by(Rango_edad))tibble [448 × 4] (S3: grouped_df/tbl_df/tbl/data.frame)
$ Entidad Federativa: chr [1:448] "Aguascalientes" "Baja California" "Baja California Sur" "Campeche" ...
$ Población Total : num [1:448] 1066233 2856361 512030 755703 2501413 ...
$ Rango_edad : chr [1:448] "0 a 4" "0 a 4" "0 a 4" "0 a 4" ...
$ Población : num [1:448] 109853 268842 46070 63034 244624 ...
- attr(*, "groups")= tibble [14 × 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Rango_edad: chr [1:14] "0 a 4" "10 a 14" "15 a 19" "20 a 24" ...
..$ .rows : list<int> [1:14]
.. ..$ : int [1:32] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
.. ..$ : int [1:32] 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 ...
.. ..$ : int [1:32] 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 ...
.. ..$ : int [1:32] 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 ...
.. ..$ : int [1:32] 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 ...
.. ..$ : int [1:32] 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 ...
.. ..$ : int [1:32] 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 ...
.. ..$ : int [1:32] 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 ...
.. ..$ : int [1:32] 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 ...
.. ..$ : int [1:32] 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 ...
.. ..$ : int [1:32] 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 ...
.. ..$ : int [1:32] 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 ...
.. ..$ : int [1:32] 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 ...
.. ..$ : int [1:32] 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 ...
.. ..@ ptype: int(0)
..- attr(*, ".drop")= logi TRUEEntonces, al aplicar funciones con mutate, estas se harán por grupos.
Population_FEntity %>%
group_by(Rango_edad) %>%
mutate("Población Mínima" = min(Población), "Población Máxima" = max(Población))# A tibble: 448 x 6
# Groups: Rango_edad [14]
`Entidad Federa… `Población Tota… Rango_edad Población `Población Míni…
<chr> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
1 Aguascalientes 1066233 0 a 4 109853 45985
2 Baja California 2856361 0 a 4 268842 45985
3 Baja California… 512030 0 a 4 46070 45985
4 Campeche 755703 0 a 4 63034. 45985
5 Coahuila 2501413 0 a 4 244624. 45985
6 Colima 568642 0 a 4 45985 45985
7 Chiapas 4293414 0 a 4 491525 45985
8 Chihuahua 3241513 0 a 4 253834. 45985
9 Distrito Federal 8737172 0 a 4 682914. 45985
10 Durango 1509025 0 a 4 150485 45985
# … with 438 more rows, and 1 more variable: `Población Máxima` <dbl>Igual se puede agrupar por distintas variables
Population_FEntity %>%
mutate(division = rep(c(rep(1,16),rep(2,16)), 14)) %>%
group_by(Rango_edad, division) %>%
mutate(index = row_number()) %>%
select(`Entidad Federativa`, Rango_edad, division, index)# A tibble: 448 x 4
# Groups: Rango_edad, division [28]
`Entidad Federativa` Rango_edad division index
<chr> <chr> <dbl> <int>
1 Aguascalientes 0 a 4 1 1
2 Baja California 0 a 4 1 2
3 Baja California Sur 0 a 4 1 3
4 Campeche 0 a 4 1 4
5 Coahuila 0 a 4 1 5
6 Colima 0 a 4 1 6
7 Chiapas 0 a 4 1 7
8 Chihuahua 0 a 4 1 8
9 Distrito Federal 0 a 4 1 9
10 Durango 0 a 4 1 10
# … with 438 more rowsAlgo interesante que se puede hacer con datos agrupados es el uso de funciones para resumir información, tales como dplyr::first(), dplyr::min(), dplyr::n(), dplyr::n_distinct() y dplyr::mean(); estas funciones también se pueden usar sin datos agrupados. Véase los siguientes ejemplos
Population_FEntity %>%
group_by(Rango_edad) %>%
summarise(min(Población))# A tibble: 14 x 2
Rango_edad `min(Población)`
<chr> <dbl>
1 0 a 4 45985
2 10 a 14 51549
3 15 a 19 55391
4 20 a 24 44808
5 25 a 29 37723
6 30 a 34 35922.
7 35 a 39 41890
8 40 a 44 37496.
9 45 a 49 30294
10 5 a 9 43193.
11 50 a 54 22129.
12 55 a 59 23534
13 60 y más 34364
14 NE 0 Population_FEntity %>%
group_by(Rango_edad) %>%
summarise(last(Población))# A tibble: 14 x 2
Rango_edad `last(Población)`
<chr> <dbl>
1 0 a 4 127635.
2 10 a 14 165710
3 15 a 19 143317
4 20 a 24 108938
5 25 a 29 94536.
6 30 a 34 97108
7 35 a 39 92482.
8 40 a 44 85895
9 45 a 49 72674
10 5 a 9 152801
11 50 a 54 49238
12 55 a 59 53257
13 60 y más 123730
14 NE 1067.Population_FEntity %>%
group_by(Rango_edad) %>%
summarise("Población promedio" = mean(Población))# A tibble: 14 x 2
Rango_edad `Población promedio`
<chr> <dbl>
1 0 a 4 301178.
2 10 a 14 361577.
3 15 a 19 326600.
4 20 a 24 269529.
5 25 a 29 237230.
6 30 a 34 244256
7 35 a 39 225481.
8 40 a 44 197310.
9 45 a 49 169798.
10 5 a 9 336668.
11 50 a 54 130510.
12 55 a 59 127968.
13 60 y más 302126.
14 NE 4088.Otras funciones que ofrece dplyr para resumir información son dplyr::summarise_each() y dplyr::count(). La primera aplica la función resumen a cada una de las columnas y la segunda cuenta el número de valores únicos con o sin un peso establecido.
Population_FEntity %>% count()# A tibble: 1 x 1
n
<int>
1 448Para eliminar esta propiedad a los datos se utiliza la función dplyr::ungroup() y así la manipulación de datos continuará sin eliminar los resultados ya obtenidos.