melt() en R: reestructurar data frames

La función melt() en R reestructura data frames para adaptarlos a diferentes necesidades. Muchos métodos de análisis, como los modelos lineales o ANOVA, prefieren datos en formato largo, ya que resulta más natural e interpretable.

¿Para qué se utiliza melt() en R?

La función melt() en R, que forma parte del paquete reshape2, es fundamental para reestructurar data frames, especialmente cuando se transiciona de un formato ancho a uno largo. En el formato ancho, las variables se organizan como columnas separadas, mientras que el formato largo ofrece una presentación mejorada para análisis y visualización. Esta transformación no solo aumenta la flexibilidad y adaptabilidad de los data frames para ajustarse a las necesidades de diversos análisis y gráficos, sino que también optimiza su compatibilidad con diferentes herramientas de análisis de R y bibliotecas de visualización.

Sintaxis de melt() en R

La función melt() en R se puede ajustar mediante varios argumentos para personalizar su funcionalidad.

melt(data.frame, na.rm = FALSE, value.name = "name", id = 'columns')
R
  • data.frame: es el marco de datos o data frame que se quiere reestructurar.
  • na.rm: es un argumento opcional que tiene un valor por defecto de FALSE; al cambiarlo a TRUE elimina los valores desconocidos (NA) del conjunto de datos reestructurado.
  • value.name: es un argumento opcional que permite definir el nombre de la columna que contendrá los valores de las variables reestructuradas en el nuevo conjunto de datos.
  • id: es un argumento opcional que especifica qué columnas mantener como identificadores; el ejemplo utiliza columns como un marcador de posición.

Un ejemplo práctico:

df <- data.frame(ID = 1:3, A = c(4, 7, NA), B = c(8, NA, 5))
R

El data frame creado tiene el siguiente aspecto:

ID    A      B
1  1     4      8
2  2     7      NA
3  3     NA     5
R

Ahora se aplica la función melt() para convertir el data frame en un formato largo:

melted_df <- melt(df, na.rm = FALSE, value.name = "Value", id = "ID")
R

El data frame reestructurado melted_df tiene el siguiente aspecto:

ID  variable  Value
1  1        A          4
2  2        A          7
3  3        A          NA
4  1        B          8
5  2        B          NA
6  3        B          5
R

En el resultado del ejemplo, el data frame se ha reestructurado en un formato largo. La columna ID se mantiene como identificador, la columna Variable contiene los nombres originales de las columnas A y B, y la columna Value muestra los valores asociaos. Los valores desconocidos (NA) se mantienen así, debido a que el argumento na.rm = FALSE.

Eliminar NA con melt() en R

Puedes eliminar los valores desconocidos (NA) del data frame de forma rápida y sencilla mediante el argumento na.rm=True:

Define un nuevo data frame:

df <- data.frame(ID = 1:4, A = c(3, 8, NA, 5), B = c(6, NA, 2, 9), C = c(NA, 7, 4, 1))
R

Tiene el siguiente aspecto:

ID    A     B      C
1   1     3     6      NA
2   2     8     NA     7
3   3     NA    2      4
4   4     5     9      1
R

Ahora reestructura el data frame con melt(), asegurándote eliminar los valores desconocidos:

melted_df <- melt(df, na.rm = TRUE, value.name = "Value", id = "ID")
R

El nuevo data frame melted_df ya está en formato largo y los valores desconocidos NA no aparecen:

ID    variable  Value
1    1     A        3
2    2     A        8
3    4     A        5
4    1     B        6
5    3     B        2
6    4     B        9
7    2     C        7
8    3     C        4
9    4     C        1
R
Consejo

Si quieres profundizar más sobre cómo manipular strings o cadenas en R, te recomendamos los tutoriales R substring() y R paste() de nuestra guía.

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