6 Data Wrangling II

library(tidyverse)

Wir gehen nochmal zurück zum Uni-Datensatz vom Anfang:

dat1 <- data.frame(studs = c(19173,5333,15643), 
                   profs = c(322,67,210),
                   gegr  = c(1971,1830,1973),
                   prom_recht = rep(TRUE,3),
                   uni = c("Uni Bremen","Uni Vechta", "Uni Oldenburg"))
dat2 <- data.frame(studs = c(14954,47269 ,23659,9415 ,38079), 
                   profs = c(250,553,438 ,150,636),
                   prom_recht = c(FALSE,TRUE,TRUE,TRUE,FALSE),
                   gegr  = c(1971,1870,1457,1818,1995),
                   uni = c("FH Aachen","RWTH Aachen","Uni Freiburg","Uni Bonn","FH Bonn-Rhein-Sieg"))
dat1

  studs profs gegr prom_recht           uni
1 19173   322 1971       TRUE    Uni Bremen
2  5333    67 1830       TRUE    Uni Vechta
3 15643   210 1973       TRUE Uni Oldenburg

dat2

  studs profs prom_recht gegr                uni
1 14954   250      FALSE 1971          FH Aachen
2 47269   553       TRUE 1870        RWTH Aachen
3 23659   438       TRUE 1457       Uni Freiburg
4  9415   150       TRUE 1818           Uni Bonn
5 38079   636      FALSE 1995 FH Bonn-Rhein-Sieg

Mit bind_rows() aus {dplyr} können wir die beiden data.frames zusammensetzen:

dat3 <- bind_rows(dat1,dat2)
dat3

  studs profs gegr prom_recht                uni
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg

Es gibt auch bind_cols() um Datensätze spaltenweise zusammenzufügen. Möglichkeiten, Datensätzen auf Basis einer oder mehrer Identifikationsvariablen zu “mergen” lernen wir auch noch später kennen.

6.1 Variablen erstellen

Nun sehen wir uns die Möglichkeiten, Variablen zu erstellen, nochmal etwas genauer an. Grundsätzlich gibt es zwei Arten, Variablen in einen data.frame hinzuzufügen:

6.1.1 base R: `...$newvar <-`

dat3$studs_to_mean  <- dat3$studs - mean(dat3$studs)
dat3

  studs profs gegr prom_recht                uni studs_to_mean
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen     -2517.625
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta    -16357.625
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg     -6047.625
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen     -6736.625
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen     25578.375
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg      1968.375
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn    -12275.625
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg     16388.375

Mit <- NULL können Variablen auch gelöscht werden:

dat3$studs_to_mean  <-  NULL
dat3

  studs profs gegr prom_recht                uni
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg

6.1.2 {dplyr}: `mutate(neue_var= )`

Eine alternative Möglichkeit, Variablen zu erstellen ist mutate(neu_variable = ) aus {dplyr} ({tidyverse}):

Die grundsätzliche Struktur ist immer datensatz %>% mutate(neue_var = ....):

dat3 %>% mutate(studs_to_mean = studs-mean(studs))

  studs profs gegr prom_recht                uni studs_to_mean
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen     -2517.625
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta    -16357.625
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg     -6047.625
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen     -6736.625
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen     25578.375
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg      1968.375
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn    -12275.625
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg     16388.375

Wir können auch mehrere Variablen innerhalb eines mutate()-Befehls erstellen:

dat3 %>% mutate(studs_to_mean = studs-mean(studs),
                profs_to_mean = profs-mean(profs))

  studs profs gegr prom_recht                uni studs_to_mean profs_to_mean
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen     -2517.625         -6.25
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta    -16357.625       -261.25
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg     -6047.625       -118.25
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen     -6736.625        -78.25
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen     25578.375        224.75
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg      1968.375        109.75
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn    -12275.625       -178.25
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg     16388.375        307.75

Oder Variablen können innerhalb von mutate() weiterverwendet werden:

dat3 %>% mutate(rel_to_mean = studs-mean(studs),
                above_mean = rel_to_mean > 0)

  studs profs gegr prom_recht                uni rel_to_mean above_mean
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen   -2517.625      FALSE
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta  -16357.625      FALSE
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg   -6047.625      FALSE
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen   -6736.625      FALSE
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen   25578.375       TRUE
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg    1968.375       TRUE
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn  -12275.625      FALSE
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg   16388.375       TRUE

Der Ausgangsdatensatz bleibt aber unverändert:

dat3

  studs profs gegr prom_recht                uni
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg

Wenn wir die Ergebnisse behalten wollen, müssen wir das Ergebnis in einem Objekt ablegen:

dat4 <-
  dat3 %>% 
  mutate(rel_to_mean = studs-mean(studs),
         above_mean = rel_to_mean > 0)

dat4

  studs profs gegr prom_recht                uni rel_to_mean above_mean
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen   -2517.625      FALSE
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta  -16357.625      FALSE
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg   -6047.625      FALSE
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen   -6736.625      FALSE
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen   25578.375       TRUE
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg    1968.375       TRUE
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn  -12275.625      FALSE
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg   16388.375       TRUE

Dummy-Variablen erstellen mit as.numeric()

Wenn wir logische Variablen mit as.numeric() in numerische Variablen umformatieren erhalten wir eine Dummy-Codierung:

dat3 %>% 
  mutate(prom_dummy = as.numeric(prom_recht ),
         over10k    = as.numeric(studs > 10000) # Abgleich direkt in numeric
         )

  studs profs gegr prom_recht                uni prom_dummy over10k
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen          1       1
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta          1       0
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg          1       1
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen          0       1
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen          1       1
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg          1       1
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn          1       0
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg          0       1

6.1.3 Übung

6.2 Gruppierung mit `group_by()` oder `.by=`

Die wirkliche Stärke von mutate() kommt aber erst zum Tragen, wenn wir es mit weiteren {dplyr}-Funktionen kombinieren. Eine häufige Aufgabe in der Datenaufbereitung sind gruppierte Werte.

Wir machen unseren Beispieldatensatz noch etwas kleiner:

dat5 <- dat3 %>% 
  select(-uni,-gegr) # nur dass alles zu sehen ist

Wenn wir einen Datensatz mit group_by() entlang den Werten einer Variablen gruppieren, dann werden alle weiteren mutate() Berechnungen nur innerhalb dieser Gruppen ausgeführt:

dat5 %>%
  mutate(m_studs = mean(studs),
         m_profs = mean(profs)) %>% 
  group_by(prom_recht) %>%
  mutate(m_studs2 = mean(studs),
         m_profs2 = mean(profs))

# A tibble: 8 × 7
# Groups:   prom_recht [2]
  studs profs prom_recht m_studs m_profs m_studs2 m_profs2
  <dbl> <dbl> <lgl>        <dbl>   <dbl>    <dbl>    <dbl>
1 19173   322 TRUE        21691.    328.   20082       290
2  5333    67 TRUE        21691.    328.   20082       290
3 15643   210 TRUE        21691.    328.   20082       290
4 14954   250 FALSE       21691.    328.   26516.      443
5 47269   553 TRUE        21691.    328.   20082       290
6 23659   438 TRUE        21691.    328.   20082       290
7  9415   150 TRUE        21691.    328.   20082       290
8 38079   636 FALSE       21691.    328.   26516.      443

Verwenden wir group_by(), können (sollten!) wir mit ungroup() die Gruppierung wieder aufheben, sobald wir sie nicht mehr benötigen:

dat5 %>%
  mutate(m_studs = mean(studs),
         m_profs = mean(profs)) %>% 
  group_by(prom_recht) %>%
  mutate(m_studs2 = mean(studs)) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(m_profs2 = mean(profs))

  studs profs prom_recht  m_studs m_profs m_studs2 m_profs2
1 19173   322       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
2  5333    67       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
3 15643   210       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
4 14954   250      FALSE 21690.62  328.25  26516.5   328.25
5 47269   553       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
6 23659   438       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
7  9415   150       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
8 38079   636      FALSE 21690.62  328.25  26516.5   328.25

Seit {dplyr}-Version 1.1.1 können wir direkt in mutate() mit dem Argument .by= eine Gruppierung angeben. Diese Gruppierung .by= gilt dabei nur für die unmittelbaren Berechnungen innerhalb mutate() - wir sparen uns das ungroup().

dat5 %>%
  mutate(m_studs = mean(studs),
         m_profs = mean(profs)) %>% 
  mutate(m_studs2 = mean(studs),
         .by = prom_recht) %>% 
  mutate(m_profs2 = mean(profs))

  studs profs prom_recht  m_studs m_profs m_studs2 m_profs2
1 19173   322       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
2  5333    67       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
3 15643   210       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
4 14954   250      FALSE 21690.62  328.25  26516.5   328.25
5 47269   553       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
6 23659   438       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
7  9415   150       TRUE 21690.62  328.25  20082.0   328.25
8 38079   636      FALSE 21690.62  328.25  26516.5   328.25

Mit summarise() statt mutate() erhalten wir eine Übersicht:

dat5 %>%
  summarise(m_studs = mean(studs),.by = prom_recht)

  prom_recht m_studs
1       TRUE 20082.0
2      FALSE 26516.5

6.2.1 Übung

6.3 `across()`: Mehrere Variablen bearbeiten

Eine sehr vielseitige Erweiterung für mutate() und summarise() ist across(). Hier mit können wir eine Funktion auf mehrere Spalten gleichzeitig anwenden, ohne uns zu wiederholen:

dat3 %>%
  summarise(studs = mean(studs),
            profs = mean(profs))

     studs  profs
1 21690.62 328.25

Hier ist across() deutlich kürzer - für die Variablenauswahl können wir die ?select_helpers verwenden - z.B. matches():

dat3 %>%
  summarise(across(.cols = matches("studs|profs"),.fns = ~mean(.x)))

     studs  profs
1 21690.62 328.25

Natürlich ist das auch kombinierbar mit group_by():

dat3 %>%
  group_by(prom_recht) %>%
  summarise(across(matches("studs|profs"), ~mean(.x)))

# A tibble: 2 × 3
  prom_recht  studs profs
  <lgl>       <dbl> <dbl>
1 FALSE      26516.   443
2 TRUE       20082    290

Wir können auch mehrere Funktionen durchführen, dafür müssen wir sie in einer list() angeben:

dat3 %>%
  group_by(prom_recht) %>%
  summarise(across(matches("studs|profs"), list(mean = ~mean(.x), sd = ~sd(.x))))

# A tibble: 2 × 5
  prom_recht studs_mean studs_sd profs_mean profs_sd
  <lgl>           <dbl>    <dbl>      <dbl>    <dbl>
1 FALSE          26516.   16352.        443     273.
2 TRUE           20082    14858.        290     183.

Diese list()auch vorab ablegen und dann verwenden:

wert_liste <- list(mean = ~mean(.x), sd = ~sd(.x), max = ~max(.x,na.rm = T))

dat3 %>%
  group_by(prom_recht) %>%
  summarise(across(matches("studs|profs"), wert_liste))

# A tibble: 2 × 7
  prom_recht studs_mean studs_sd studs_max profs_mean profs_sd profs_max
  <lgl>           <dbl>    <dbl>     <dbl>      <dbl>    <dbl>     <dbl>
1 FALSE          26516.   16352.     38079        443     273.       636
2 TRUE           20082    14858.     47269        290     183.       553

Mit dem .names()-Argument können wir auch die Benennung der Spalten steuern. {.fn} steht dabei als Platzhalter für die angewendete Funktion, {.col} für den Namen der bearbeiteten Variable.

dat3 %>%
  group_by(prom_recht) %>%
  summarise(across(matches("studs|profs"), 
                   list(mean = ~mean(.x), sd = ~sd(.x)),
                   .names = "{.fn}_{.col}"))

# A tibble: 2 × 5
  prom_recht mean_studs sd_studs mean_profs sd_profs
  <lgl>           <dbl>    <dbl>      <dbl>    <dbl>
1 FALSE          26516.   16352.        443     273.
2 TRUE           20082    14858.        290     183.

Alle gezeigten Funktionen funktionieren natürlich auch mit mutate():

dat3 %>%
  mutate(across(matches("studs|profs"), ~mean(.x), .names = "m_{.col}"))

  studs profs gegr prom_recht                uni  m_studs m_profs
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen 21690.62  328.25
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta 21690.62  328.25
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg 21690.62  328.25
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen 21690.62  328.25
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen 21690.62  328.25
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg 21690.62  328.25
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn 21690.62  328.25
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg 21690.62  328.25

Mehr Beispiele in der Hilfe zu across

6.3.1 Übung

6.4 Eigene Funktionen

Woher kommt aber die ~¹ in across()? Dazu sehen wir uns einmal die Grundlagen von Funktionen in R an.

Dazu sehen wir uns drei Zufriedensheitsvariablen für die Befragten aus den Zeilen 12-16 an:

var	Wichtig bei Beruf
`PEO0300a`	Viel Geld verdienen
`PEO0300b`	Ein Beruf, der Spass macht
`PEO0300c`	Gute Aufstiegsmoeglichkeiten
`PEO0300d`	Ein sicherer Arbeitsplatz
`PEO0300e`	Ein Beruf, bei dem man seine Faehigkeiten zeigen kann

-10 bis -1	1	2	3	4
t.n.z./k.A.	Sehr wichtig	Eher wichtig	Eher nicht wichtig	Ueberhaupt nicht wichtig

pend <- haven::read_dta("./orig/PENDDAT_cf_W13.dta")

sat_small <- 
  pend %>% 
    filter(welle == 1) %>% 
    select(matches("PEO0300(a|b|c)")) %>% 
    slice(12:16) %>% 
    haven::zap_labels() %>% haven::zap_label() # labels entfernen
sat_small

# A tibble: 5 × 3
  PEO0300a PEO0300b PEO0300c
     <dbl>    <dbl>    <dbl>
1        2        3        2
2        1        1        3
3        1        1        3
4        2        1        1
5        1        1        2

Häufig wollen wir mehrere Variablen mit der gleichen Operation bearbeiten. Oben haben wir gesehen wie sich das mit across() für existierende Funktionen erledigen lässt. Was aber, wenn wir eine Berechnung durchführen wollen, die nicht einfach die Anwendung von mean(), sd() o.ä. ist?

sat_small %>% 
  mutate(dmean_PEO0300a = PEO0300a - mean(PEO0300a,na.rm = T),
         dmean_PEO0300c = PEO0300c - mean(PEO0300c,na.rm = T))

# A tibble: 5 × 5
  PEO0300a PEO0300b PEO0300c dmean_PEO0300a dmean_PEO0300c
     <dbl>    <dbl>    <dbl>          <dbl>          <dbl>
1        2        3        2            0.6         -0.200
2        1        1        3           -0.4          0.8  
3        1        1        3           -0.4          0.8  
4        2        1        1            0.6         -1.2  
5        1        1        2           -0.4         -0.200

…und jetzt noch F1450_06? Dann hätten wir drei Mal das mehr oder weniger gleiche getippt und damit gegen das “DRY”-Prinzip² verstoßen. Außerdem gibt es im PASS CampusFile insgesamt 5 Spalten mit ähnlichen Zufriedenheitsvariablen. Wenn wir die alle bearbeiten möchten, ist copy & paste keine echte Option.

Eigene Funktionen helfen uns, das DRY-Prinzip in R umzusetzen. Wir machen die Berechnungsschritte Teil einer function() und wenden diese dann auf die gewünschten Variablen an. Eine Funktion hat einen Input, für welchen ein Platzhalter in der () definiert wird. Dieser Platzhalter kann dann innerhalb der Funktion - zwischen den {} - aufgerufen und bearbeitet werden. Als Ergebnis erhalten wir das Objekt, das wir in return() angeben. return() muss immer als letztes angeben werden und wir können immer nur ein Objekt als Output definieren:

dtomean <- function(x){
  d_x <- x - mean(x,na.rm = T)
  return(d_x)
}

var1 <- c(1,6,3,7,8,1,5)
mean(var1)

[1] 4.428571

dtomean(var1)

[1] -3.4285714  1.5714286 -1.4285714  2.5714286  3.5714286 -3.4285714  0.5714286

Wie können wir unsere Funktion dtomean() jetzt auf die Variablen aus unserem sat_small anwenden? Grundsätzlich haben wir ganz zu Beginn gesehen, dass ein data.frame lediglich zusammengefügte Sammlung von Vektoren (den Variablen) ist. Dementsprechend können wir jetzt unsere dtomean() auf eine Variable (einen Vektor) anwenden, indem wir ihn mit data.frame$variablename aufrufen:

dtomean(sat_small$PEO0300a)

[1]  0.6 -0.4 -0.4  0.6 -0.4

Um unsere Funktion jetzt auf jede Variable eines data.frame anzuwenden, können wir lapply() verwenden - der Output ist dann eine Liste, deren Elemente nach den Variablennamen benannt werden:

lapply(sat_small,FUN = dtomean)

$PEO0300a
[1]  0.6 -0.4 -0.4  0.6 -0.4

$PEO0300b
[1]  1.6 -0.4 -0.4 -0.4 -0.4

$PEO0300c
[1] -0.2  0.8  0.8 -1.2 -0.2

res <- lapply(sat_small,FUN = dtomean)
class(res)

[1] "list"

map() aus {purrr} ist eine Alternative zu lapply:

lapply(sat_small,FUN = dtomean)

$PEO0300a
[1]  0.6 -0.4 -0.4  0.6 -0.4

$PEO0300b
[1]  1.6 -0.4 -0.4 -0.4 -0.4

$PEO0300c
[1] -0.2  0.8  0.8 -1.2 -0.2

sat_small %>% map(~dtomean(.x))

$PEO0300a
[1]  0.6 -0.4 -0.4  0.6 -0.4

$PEO0300b
[1]  1.6 -0.4 -0.4 -0.4 -0.4

$PEO0300c
[1] -0.2  0.8  0.8 -1.2 -0.2

Diese formula syntax Schreibweise findet sich dann auch in across() wieder - zusätzlich haben wir hier direkt über .names = die Möglichkeit, die Variablennamen für die Ergebnisse zu bearbeiten:

sat_small %>% 
  mutate(across(matches("PEO0300"),~dtomean(.x),.names = "dmean_{.col}"))

# A tibble: 5 × 6
  PEO0300a PEO0300b PEO0300c dmean_PEO0300a dmean_PEO0300b dmean_PEO0300c
     <dbl>    <dbl>    <dbl>          <dbl>          <dbl>          <dbl>
1        2        3        2            0.6            1.6         -0.200
2        1        1        3           -0.4           -0.4          0.8  
3        1        1        3           -0.4           -0.4          0.8  
4        2        1        1            0.6           -0.4         -1.2  
5        1        1        2           -0.4           -0.4         -0.200

6.4.1 Übung

6.5 Hilfsfunktionen `ifelse()` und `case_when()`

ifelse() ist eine große Hilfe für alle Umcodierungen: wir formulieren darin eine Bedingung und wenn diese zutrifft wird der erste Wert eingesetzt, wenn nicht wird der zweite Wert eingesetzt. Hier fragen wir also ab, ob studs-mean(studs) größer 0 ist - dann wird darüber eingesetzt, ansonsten eine darunter:

dat3 %>% mutate(rel_to_mean = studs-mean(studs),
                ab_mean_lab = ifelse(rel_to_mean > 0,"darüber","darunter"))

  studs profs gegr prom_recht                uni rel_to_mean ab_mean_lab
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen   -2517.625    darunter
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta  -16357.625    darunter
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg   -6047.625    darunter
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen   -6736.625    darunter
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen   25578.375     darüber
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg    1968.375     darüber
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn  -12275.625    darunter
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg   16388.375     darüber

case_when() ({dplyr}) erweitert dieses Prinzip, sodass wir mehr als zwei Optionen angeben können. Die Syntax ist aber etwas anders: hier geben wir erst die Bedingung an, dann nach einer ~³ die einzusetzenden Werte:

dat3 %>% mutate(alter = case_when(gegr < 1500 ~ "sehr alt",
                                  gegr < 1900 ~ "alt"))

  studs profs gegr prom_recht                uni    alter
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen     <NA>
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta      alt
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg     <NA>
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen     <NA>
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen      alt
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg sehr alt
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn      alt
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg     <NA>

Mit TRUE können alle Fälle angesprochen werden, die bis dahin keiner Bedingung entsprochen haben:

dat3 %>% mutate(alter = case_when(gegr < 1500 ~ "sehr alt",
                                  gegr < 1900 ~ "alt",
                                  TRUE ~ "relativ neu"))

  studs profs gegr prom_recht                uni       alter
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen relativ neu
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta         alt
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg relativ neu
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen relativ neu
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen         alt
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg    sehr alt
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn         alt
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg relativ neu

Das muss sich nicht auf eine Variable beschränken:

dat3 %>% mutate(alter = case_when(gegr < 1500 & prom_recht == T ~ "sehr alte Uni",
                                  gegr < 1900 & prom_recht == T ~ "alte Uni",
                                  gegr > 1900 & prom_recht == T ~ "junge Uni",
                                  gegr < 1900 & prom_recht == F ~ "alte Hochschule",
                                  gegr > 1900 & prom_recht == F ~ "junge Hochschule"))

  studs profs gegr prom_recht                uni            alter
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen        junge Uni
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta         alte Uni
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg        junge Uni
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen junge Hochschule
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen         alte Uni
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg    sehr alte Uni
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn         alte Uni
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg junge Hochschule

6.5.1 Übung

6.6 Variablen umbenennen

Um Variablen umzubenennen gibt es rename(neuer_name = alter_name)

sat_small %>% rename(neuername =PEO0300a)

# A tibble: 5 × 3
  neuername PEO0300b PEO0300c
      <dbl>    <dbl>    <dbl>
1         2        3        2
2         1        1        3
3         1        1        3
4         2        1        1
5         1        1        2

Für fortgeschrittene Veränderungen empfiehlt sich ein Blick in rename_with(). Damit können wir Regular Expressions, bspw. aus {stringr} verwenden. Hier nur ein Beispiel:

sat_small %>% rename_with(~tolower(.))

# A tibble: 5 × 3
  peo0300a peo0300b peo0300c
     <dbl>    <dbl>    <dbl>
1        2        3        2
2        1        1        3
3        1        1        3
4        2        1        1
5        1        1        2

sat_small %>% rename_with(~str_remove(.x,"PEO0300"))

# A tibble: 5 × 3
      a     b     c
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     2     3     2
2     1     1     3
3     1     1     3
4     2     1     1
5     1     1     2

sat_small %>% rename_with(~str_replace(.x,"PEO0300","Beruf_"))

# A tibble: 5 × 3
  Beruf_a Beruf_b Beruf_c
    <dbl>   <dbl>   <dbl>
1       2       3       2
2       1       1       3
3       1       1       3
4       2       1       1
5       1       1       2

6.7 Übungen

6.7.1 Übung

Erstellen Sie dat3 wie oben gezeigt aus dat1 und dat2
Berechnen Sie das Betreuungsverhältnis (Studierende pro Professur studs/profs) an den Hochschulen relativ zum Mittelwert des Betreuungsverhältnisses (rel_studprofs).
Liegt das Betreuungsverhältnis über oder unter dem Mittelwert? Wie können Sie den Befehl anpassen, sodass die Variable rel_studprofs lediglich TRUE oder FALSE enthält anstelle der Zahlenwerte.
Wandeln Sie rel_studprofs in eine Dummy-Variable mit 0/1 als Werten statt TRUE/FALSE

Daumenregel zur Entscheidung, ob mutate() oder ...$newvar <- besser passt: Immer wenn es nur darum geht, schnell eine Variable zu erstellen/löschen, ist ...$newvar <- die einfachere Wahl. Sobald es darüber hinaus geht, hat mutate() sehr große Vorteile (folgender Abschnitt).

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6.7.2 Übung

Verwenden Sie weiterhin den Uni-Datensatz.
Berechnen Sie das Betreuungsverhältnis (studprofs) relativ zum Mittelwert getrennt für Hochschulen/Unis mit und ohne Promotionsrecht und fügen Sie dieses als neue Spalte ein.
Testen Sie sowohl die Variante mit group_by() als auch .by =.

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6.7.3 Übung

Verwenden Sie den pend_small-Datensatz:

pend_small <- haven::read_dta("./orig/PENDDAT_cf_W13.dta",
                               col_select = c("welle","zpsex","PEO0400a","PEO0400b","PEO0400c","PEO0400d")
                               ) %>% 
  filter(welle == 2) %>% 
  slice(1:15)

Berechnen Sie den Mittelwert für die Variablen PEO0400a, PEO0400b, PEO0400c und PEO0400d:

var	lab
`PEO0400a`	Frau sollte bereit, Arbeitszeit wegen Familie zu verringern
`PEO0400b`	Was Frauen wirklich wollen, sind ein Heim und Kinder
`PEO0400c`	Berufst. Mutter kann genauso herzl. Verhaeltn. zu Kindern haben
`PEO0400d`	Aufgabe Ehemann: Geld verdienen, Aufgabe Ehefrau: Haushalt/Fam.

   welle zpsex PEO0400a PEO0400b PEO0400c PEO0400d
1      2     2        1        1        4        1
2      2     1        2        1        3        2
3      2     2        1        3        1        4
4      2     2        1        1        4        1
5      2     2        1        1        1        1
6      2     1        1        1        1        1
7      2     1        1        2        1        4
8      2     1        3        2        3        2
9      2     2        3        3        3        3
10     2     1        2        3        2        2
11     2     1        4        3        2        3
12     2     2        2        3        2        3
13     2     1        2        3        2        3
14     2     1        1        2        1        1
15     2     1        1        1        1        2

Verwenden Sie across(), um die Mittelwerte für alle vier Variablen zu berechnen.
Berechnen Sie die Mittelwerte getrennt nach Geschlecht (zpsex), indem Sie group_by() oder .by = verwenden.
Fügen Sie auch die Varianz (var()) hinzu und nutzen sie .names=, um die Spaltennamen nach dem Schema kennzahl.variable zu benennen.

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6.7.4 Übung

Verwenden Sie weiterhin pend_small:

pend_small

   welle zpsex PEO0400a PEO0400b PEO0400c PEO0400d
1      2     2        1        1        4        1
2      2     1        2        1        3        2
3      2     2        1        3        1        4
4      2     2        1        1        4        1
5      2     2        1        1        1        1
6      2     1        1        1        1        1
7      2     1        1        2        1        4
8      2     1        3        2        3        2
9      2     2        3        3        3        3
10     2     1        2        3        2        2
11     2     1        4        3        2        3
12     2     2        2        3        2        3
13     2     1        2        3        2        3
14     2     1        1        2        1        1
15     2     1        1        1        1        2

Standardisieren Sie die Variablen PEO0400a - PEO0400d aus pend_small nach folgendem Muster:

pend_small %>% 
  mutate(std_PEO0400b = (PEO0400b - mean(PEO0400b,na.rm = T))/sd(PEO0400b,na.rm = T))

Nutzen Sie eine Funktion, um nicht wiederholt die gleichen Schritte einzugeben.
Verwenden Sie zusätzlich across(), um die Funktion auf die gewünschten Variablen anzuwenden.

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6.7.5 Übung

Bearbeiten Sie pend_small2:

pend_small2 <- haven::read_dta("./orig/PENDDAT_cf_W13.dta",
                         col_select = c("palter","PEO0400a","PEO0400b","PEO0400c","statakt")) 
pend_small2 <- pend_small2 %>% slice(5624:5640)
pend_small2

# A tibble: 17 × 5
   palter    PEO0400a                         PEO0400b        PEO0400c statakt  
   <dbl+lbl> <dbl+lbl>                        <dbl+lbl>       <dbl+lb> <dbl+lbl>
 1 77         1 [Stimme voll und ganz zu]      3 [Stimme ehe…  3 [Sti… -10 [Ite…
 2 78        -9 [Item in Welle nicht erhoben] -9 [Item in We… -9 [Ite… -10 [Ite…
 3 51         2 [Stimme eher zu]               4 [Stimme ueb…  1 [Sti…  -9 [Ite…
 4 23         3 [Stimme eher nicht zu]         3 [Stimme ehe…  2 [Sti…  -9 [Ite…
 5 17         3 [Stimme eher nicht zu]         2 [Stimme ehe…  1 [Sti…  -9 [Ite…
 6 47         3 [Stimme eher nicht zu]         2 [Stimme ehe…  2 [Sti…  -9 [Ite…
 7 24         3 [Stimme eher nicht zu]         4 [Stimme ueb…  1 [Sti…   1 [Erw…
 8 52         2 [Stimme eher zu]               3 [Stimme ehe…  1 [Sti…   1 [Erw…
 9 19         2 [Stimme eher zu]               3 [Stimme ehe…  2 [Sti…   3 [Ina…
10 48         2 [Stimme eher zu]               3 [Stimme ehe…  1 [Sti…   1 [Erw…
11 49        -9 [Item in Welle nicht erhoben] -9 [Item in We… -9 [Ite…  -5 [Gen…
12 47         2 [Stimme eher zu]               3 [Stimme ehe…  1 [Sti…  -9 [Ite…
13 48         2 [Stimme eher zu]               3 [Stimme ehe…  1 [Sti…   1 [Erw…
14 49        -9 [Item in Welle nicht erhoben] -9 [Item in We… -9 [Ite…   1 [Erw…
15 39         4 [Stimme ueberhaupt nicht zu]   3 [Stimme ehe…  1 [Sti…  -9 [Ite…
16 37         3 [Stimme eher nicht zu]         4 [Stimme ueb…  1 [Sti…  -9 [Ite…
17 38         3 [Stimme eher nicht zu]         3 [Stimme ehe…  1 [Sti…   1 [Erw…

Nutzen Sie ifelse(), um Personen ab 50 Jahren mit “ü50” zu kennzeichnen - lassen Sie für Personen bis unter 50 Jahren “u50” eintragen.
Führen Sie eine Dreiteilung durch: Personen bis unter 40 bekommen “u40”, Personen bis <50 “u50” und Personen ab 50 Jahren “ü50”. Wie würden Sie mit case_when() vorgehen?
Nutzen Sie ifelse(), um Werte < 0 in den Variablen PEO0400a, PEO0400b, PEO0400c und statakt in pend_small2 mit NA zu überschreiben.
Schreiben Sie zunächst eine ifelse()-Funktion, die für PEO0400a alle Werte < 0 mit NA überschreibt und ansonsten den Ausgangswert PEO0400a einsetzt.
Wie würde die Funktion aussehen, wenn Sie sie mit across() auf PEO0400a, PEO0400b, PEO0400c und statakt gleichzeitig anwenden?

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6.8 Anhang

6.8.1 Klassen bilden mit `cut()`

dat3

  studs profs gegr prom_recht                uni
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg

Eine häufig Aufgabe in der Datenaufbereitung die Klassierung eines metrisches Merkmals, wie zum Beispiel die Professorenzahlen. Wir möchten also profs in 150er-Schritten zusammenfassen. Um die Klassen zu bilden, nutzen wir cut() und geben neben der zu unterteilenden Variable mit breaks die Klassengrenzen an. Für die Grenzen können wir seq() verwenden. Darin geben wir zunächst die obere und untere Grenze an und dann die Schrittbreiten.

cut(dat3$profs,breaks = c(50, 200, 350, 500, 650))

[1] (200,350] (50,200]  (200,350] (200,350] (500,650] (350,500] (50,200] 
[8] (500,650]
Levels: (50,200] (200,350] (350,500] (500,650]

cut(dat3$profs,breaks = seq(50,650,150))

[1] (200,350] (50,200]  (200,350] (200,350] (500,650] (350,500] (50,200] 
[8] (500,650]
Levels: (50,200] (200,350] (350,500] (500,650]

Diese Werte legen wir in einer neuen Variable im Datensatz dat3 ab:

dat3$prof_class <- cut(dat3$profs,breaks = seq(50,650,150))
dat3

  studs profs gegr prom_recht                uni prof_class
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen  (200,350]
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta   (50,200]
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg  (200,350]
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen  (200,350]
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen  (500,650]
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg  (350,500]
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn   (50,200]
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg  (500,650]

Für diese neue Variable können wir mit count() eine Häufigkeitstabelle anfordern:

dat3 %>% count(prof_class)

  prof_class n
1   (50,200] 2
2  (200,350] 3
3  (350,500] 1
4  (500,650] 2

( bedeutet dabei ausgeschlossen, ] inklusive. Es gibt also 3 Unis im Datensatz, die über 200 bis inklusive 350 Professuren unterhalten.

Für die weiteren Beispiele löschen wir die prof_class wieder:

dat3$prof_class <- NULL

Einige hilfreiche Optionen für cut() im Anhang

bsp <- c(1990,1998,2001,2009)
bsp

[1] 1990 1998 2001 2009

cut(bsp,breaks = c(1990,2000,2010))

[1] <NA>             (1.99e+03,2e+03] (2e+03,2.01e+03] (2e+03,2.01e+03]
Levels: (1.99e+03,2e+03] (2e+03,2.01e+03]

# Anzahl der stellen in den labels
cut(bsp,breaks = c(1990,2000,2010),dig.lab = 4)

[1] <NA>        (1990,2000] (2000,2010] (2000,2010]
Levels: (1990,2000] (2000,2010]

# untere Grenze mit einbeziehen
cut(bsp,breaks = c(1990,2000,2010),dig.lab = 4,include.lowest = T)

[1] [1990,2000] [1990,2000] (2000,2010] (2000,2010]
Levels: [1990,2000] (2000,2010]

# durchnummerieren statt labels:
cut(bsp,breaks = c(1990,2000,2010),labels = FALSE)

[1] NA  1  2  2

# eigene labels angeben:
cut(bsp,breaks = c(1990,2000,2010),labels = c("90er","00er"))

[1] <NA> 90er 00er 00er
Levels: 90er 00er

6.8.2 String-Funktionen für regex

{stringr} stellt eine ganze Reihe an sehr hilfreichen String-Funktionen mit Regular Expressions zur Verfügung, einen Überblick bietet das Cheatsheet

dat3 %>% mutate(uni_fh = str_detect(uni,"Uni"))

  studs profs gegr prom_recht                uni uni_fh
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen   TRUE
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta   TRUE
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg   TRUE
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen  FALSE
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen  FALSE
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg   TRUE
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn   TRUE
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg  FALSE

dat3 %>% mutate(bula = case_when(str_detect(uni,"Bremen")~ "HB",
                                 str_detect(uni,"Oldenb|Vechta")~ "NDS",
                                 str_detect(uni,"Bonn|Aachen")~ "NRW",
                                 str_detect(uni,"Freiburg")~ "BW"
                                 ))

  studs profs gegr prom_recht                uni bula
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen   HB
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta  NDS
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg  NDS
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen  NRW
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen  NRW
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg   BW
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn  NRW
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg  NRW

dat3 %>% mutate(ort = str_remove(uni,"Uni |FH |RWTH "))

  studs profs gegr prom_recht                uni             ort
1 19173   322 1971       TRUE         Uni Bremen          Bremen
2  5333    67 1830       TRUE         Uni Vechta          Vechta
3 15643   210 1973       TRUE      Uni Oldenburg       Oldenburg
4 14954   250 1971      FALSE          FH Aachen          Aachen
5 47269   553 1870       TRUE        RWTH Aachen          Aachen
6 23659   438 1457       TRUE       Uni Freiburg        Freiburg
7  9415   150 1818       TRUE           Uni Bonn            Bonn
8 38079   636 1995      FALSE FH Bonn-Rhein-Sieg Bonn-Rhein-Sieg

“Tilde” - Tastaturbefehle: Alt Gr + * auf Windows. Auf macOS Alt + N und anschließend ein Leerzeichen, damit die Tilde erscheint.↩︎
Do not repeat yourself, siehe Wickham et al: “You should consider writing a function whenever you’ve copied and pasted a block of code more than twice (i.e. you now have three copies of the same code).”↩︎
“Tilde” - Tastaturbefehle: Alt Gr + * auf Windows. Auf macOS Alt + N und anschließend ein Leerzeichen, damit die Tilde erscheint.↩︎

6.1 Variablen erstellen

6.1.1 base R: ...$newvar <-

6.1.2 {dplyr}: mutate(neue_var= )

6.1.3 Übung

6.2 Gruppierung mit group_by() oder .by=

6.2.1 Übung

6.3 across(): Mehrere Variablen bearbeiten

6.3.1 Übung

6.4 Eigene Funktionen

6.4.1 Übung

6.5 Hilfsfunktionen ifelse() und case_when()

6.5.1 Übung

6.6 Variablen umbenennen

6.7 Übungen

6.7.1 Übung

6.7.2 Übung

6.7.3 Übung

6.7.4 Übung

6.7.5 Übung

6.8 Anhang

6.8.1 Klassen bilden mit cut()

6.8.2 String-Funktionen für regex

6.1.1 base R: `...$newvar <-`

6.1.2 {dplyr}: `mutate(neue_var= )`

6.2 Gruppierung mit `group_by()` oder `.by=`

6.3 `across()`: Mehrere Variablen bearbeiten

6.5 Hilfsfunktionen `ifelse()` und `case_when()`

6.8.1 Klassen bilden mit `cut()`