R für Data Science, 2nd Edition

KAPITEL 23

Hierarchische Daten

Einführung

In diesem Kapitel lernen Sie die als Rectangling bezeichnete Kunst kennen, prinzipiell hierarchische oder baumartige Daten in einen rechteckigen Dataframe zu konvertieren, der aus Zeilen und Spalten besteht. Dies ist wichtig, weil hierarchische Daten erstaunlich häufig vorkommen, was insbesondere auf Daten aus dem Internet zutrifft.

Um diese Umformungstechnik zu beherrschen, müssen Sie zunächst etwas über Listen lernen, d.h. die Datenstruktur, die hierarchische Daten möglich macht. Dann stellen wir Ihnen zwei wichtige tidyr-Funktionen vor: tidyr::unnest_longer() und tidyr::unnest_wider(). Anhand einiger Fallstudien sehen Sie, wie diese einfachen Funktionen immer wieder angewendet werden, um praktische ...