Cap07-05-Pacote_reshape.R

# Remodelando os Dados com Reshape

# Obs: Caso tenha problemas com a acentuação, consulte este link:
# https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/200532197-Character-Encoding

# Configurando o diretório de trabalho
# Coloque entre aspas o diretório de trabalho que você está usando no seu computador
# Não use diretórios com espaço no nome
setwd("C:/FCD/BigDataRAzure/Cap07")
getwd()

# Pivot (transposta da Matriz)
mtcars
t(mtcars)

# Reshape
head(iris)
str(iris)
library(lattice)
View(iris)

# Distribuindo os dados verticalmente (long)
?reshape
iris_modif <- reshape(iris, 
                      varying = 1:4, 
                      v.names = "Medidas", 
                      timevar = "Dimensoes", 
                      times = names(iris)[1:4], 
                      idvar = "ID", 
                      direction = "long") 

head(iris_modif)
View(iris_modif)

bwplot(Medidas ~ Species | Dimensoes, data = iris_modif)


iris_modif_sp <- reshape(iris, 
                         varying = list(c(1,3),c(2,4)),
                         v.names = c("Comprimento", "Largura"), 
                         timevar = "Parte", 
                         times = c("Sepal", "Petal"),
                         idvar = "ID", 
                         direction = "long")

head(iris_modif_sp)
View(iris_modif_sp)

xyplot(Comprimento ~  Largura | Species, groups = Parte, 
       data = iris_modif_sp, auto.key = list(space="right"))

xyplot(Comprimento ~  Largura | Parte, groups = Species, 
       data = iris_modif_sp, auto.key = list(space="right"))


# Reshape2
install.packages("reshape2")
library(reshape2)

# Criando um dataframe
df = data.frame(nome = c("Zico", "Pele"), 
               chuteira = c(40, 42),
               idade = c(34,NA),
               peso = c(93, NA),
               altura = c(175, 178))
df

# "Derretendo" o dataframe - Função melt() 
df_wide = melt(df, id = c("nome", "chuteira"))
df_wide

# Removendo NA
df_wide = melt(df, id = c("nome", "chuteira"), na.rm = TRUE)
df_wide

# "Esticando" o dataframe
dcast(df_wide, formula = chuteira + nome ~ variable)
dcast(df_wide, formula = nome + chuteira  ~ variable)
dcast(df_wide, formula = nome  ~ variable)
dcast(df_wide, formula = ...  ~ variable)


# Aplicando o reshape2
names(airquality) <- tolower(names(airquality))
head(airquality)
dim(airquality)

# Função melt() - wide
?melt
df_wide <- melt(airquality) 
class(df_wide)
df_wide
head(df_wide)
tail(df_wide)

# Inserindo mais duas variáveis
df_wide <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day"))
head(df_wide)

df_wide <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day"),
            variable.name = "climate_variable", 
            value.name = "climate_value")

head(df_wide)

# Função dcast() - long
df_wide <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day"))
View(df_wide)
df_long <- dcast(df_wide, month + day ~ variable)
View(df_long)
head(airquality)