Trong quá trình phân tích dữ liệu, sẽ có lúc chúng ta muốn nhìn dữ liệu theo các chiều khác nhau. Trong bài viết này, mình sẽ hướng dẫn các bạn cách tách và gộp biến theo cách mà chúng ta mong muốn bằng việc sử dụng hàm separate() và unite() trong package tidyverse.

Sử dụng dữ liệu giả lập, bao gồm thông tin ngày sinh và địa chỉ sinh sống của 3 học sinh cấp 3 sau đây:

data1 <- data.frame(
  student = c("Viet", "Nam", "Quoc"),
  dob = as.Date(c("1990-05-06", "1992-12-01", "1989-03-05")),
  address = c("Trung Phung, Dong Da, Ha Noi", "Khoi Nghia, Tien Lang, Hai Phong", "Ngoc Son, Hiep Hoa, Bac Giang")
)

data1
##   student        dob                          address
## 1    Viet 1990-05-06     Trung Phung, Dong Da, Ha Noi
## 2     Nam 1992-12-01 Khoi Nghia, Tien Lang, Hai Phong
## 3    Quoc 1989-03-05    Ngoc Son, Hiep Hoa, Bac Giang

1 separate

Bây giờ chúng ta muốn tách biến dob (ngày sinh) thành các biến ngày, tháng, năm sinh, và đồng thời tách biến address thành các biến phường/xã, quận/huyện, tỉnh/TP.

Chúng ta sẽ sử dụng hàm separate()

library(tidyverse)
data2 <- data1 %>% 
  separate(dob,  # tách biến `dob` thành 3 biến `year`, `month`, `day`
           into = c("year", "month", "day"), 
           sep = "-"   # ngăn cách bằng ký tự `-`
           ) %>% 
  separate(address, # tách biến `address` thành 3 biến `commune`, `district`, `city`
           into = c("commune", "district", "city"), 
           sep = "," # ngăn cách bằng ký tự `,`
           )

data2
##   student year month day     commune   district       city
## 1    Viet 1990    05  06 Trung Phung    Dong Da     Ha Noi
## 2     Nam 1992    12  01  Khoi Nghia  Tien Lang  Hai Phong
## 3    Quoc 1989    03  05    Ngoc Son   Hiep Hoa  Bac Giang

2 unite

Uniting là quá trình ngược lại với Separating

Cấu trúc hàm unite() như sau:

data2 %>% 
  # Gộp các biến `year`, `month`, `day` thành 1 biến `ymd`
  unite(ymd, # tên biến mới
        year, month, day,  # 3 biến muốn gộp
        sep = "-"  # ngăn cách bằng dấu "-"
        ) %>% 
  # Gộp các biến `commune`, `district`, `city` thành 1 biến `province`
  unite(province,
        commune, district, city,
        sep = ","
        )
##   student        ymd                         province
## 1    Viet 1990-05-06     Trung Phung, Dong Da, Ha Noi
## 2     Nam 1992-12-01 Khoi Nghia, Tien Lang, Hai Phong
## 3    Quoc 1989-03-05    Ngoc Son, Hiep Hoa, Bac Giang

Như vậy, mình vừa chia sẻ với các bạn cách tách và gộp biến theo cách mà chúng ta mong muốn bằng việc sử dụng hàm separate() và unite() trong package tidyverse.

Chúc các bạn học tập và làm việc hiệu quả!