Agrupación en R: Usa group_by() para el análisis y visualización de datos

Name: Sebastian Brandt

Updated on 17/8/2023

La agrupación en R es una herramienta poderosa que te permite realizar operaciones en subconjuntos de datos en lugar de en todo el conjunto de datos. Esta técnica es un aspecto crucial del análisis de datos y tiene usos casi ilimitados en la ciencia de datos. Con la función group_by(), puedes obtener una comprensión más profunda de tus datos, visualizar patrones y tomar mejores decisiones. En esta guía exhaustiva, exploraremos el concepto de agrupación en R, sus beneficios, desafíos comunes y cómo superarlos.

La función group_by() es parte del paquete dplyr en R, el cual es una gramática de manipulación de datos que proporciona un conjunto consistente de verbos que te ayudan a resolver los desafíos más comunes de manipulación de datos. dplyr facilita la exploración y transformación de datos, y group_by() es una de sus características más poderosas. Esta función te permite agrupar tu marco de datos por una o más variables, lo que te permite analizar métricas y patrones agregados.

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¿Qué es la agrupación en R y cómo se usa?

La agrupación en R es un método que te permite realizar operaciones en subconjuntos de tus datos. Esto es particularmente útil cuando deseas realizar cálculos en grupos específicos dentro de tu conjunto de datos. Por ejemplo, es posible que desees calcular las ventas promedio por región, la temperatura máxima por mes o la edad mediana por grupo en una encuesta.

La función principal para la agrupación en R es group_by(), que es parte del paquete dplyr. La función group_by() toma un marco de datos existente y lo convierte en un marco de datos agrupado donde se realizan operaciones "por grupo". Aquí hay un ejemplo sencillo:

## Cargar el paquete dplyr
library(dplyr)
 
## Crear un marco de datos
df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
)
 
## Agrupar el marco de datos por la columna 'group'
grouped_df <- df %>% group_by(group)
 
## Calcular la media de la columna 'value' para cada grupo
mean_values <- grouped_df %>% summarise(mean_value = mean(value))
 
## Imprimir el resultado
print(mean_values)

En este ejemplo, primero creamos un marco de datos con dos columnas: group y value. Luego agrupamos este marco de datos por la columna group utilizando group_by(), y calculamos la media de la columna value para cada grupo utilizando summarise().

Agrupación por ciertos valores en R

A veces, es posible que desees agrupar tus datos en función de ciertos valores. Por ejemplo, es posible que desees agrupar un conjunto de datos de empleados según su departamento, o un conjunto de datos de estudiantes según su nivel de grado. En R, puedes hacer esto utilizando la función group_by() en combinación con condiciones lógicas.

Supongamos que tenemos un marco de datos de estudiantes con sus calificaciones y queremos agruparlos en dos categorías: aquellos que aprobaron (calificación >= 50) y aquellos que reprobaron (calificación < 50). Así es como podemos hacerlo:

## Crear un marco de datos
students <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"),
  grade = c(90, 45, 78, 52, 48)
)
 
## Agregar una nueva columna 'status' basada en la columna 'grade'
students <- students %>% mutate(status = ifelse(grade >= 50, "Aprobado", "Reprobado"))
 
## Agrupar el marco de datos por la columna 'status'
grouped_students <- students %>% group_by(status)
 
## Calcular la calificación media para cada estado
mean_grades <- grouped_students %>% summarise(mean_grade = mean(grade))
 
## Imprimir el resultado
print(mean_grades)

En este ejemplo, primero agregamos una nueva columna status a nuestro marco de datos utilizando la función mutate(). Luego, agrupamos el marco de datos por la columna status y calculamos la calificación media para cada estado utilizando summarise().

Diferencia entre las funciones group_by y filter en R

Si bien tanto group_by() como filter() son funciones en el paquete dplyr y se utilizan para manipular marcos de datos, tienen diferentes propósitos.

La función group_by() se utiliza para agrupar un marco de datos por una o más variables. Esto es útil cuando deseas realizar alguna operación (como resumir o transformar) en grupos individuales de tus datos.

Por otro lado, la función filter() se utiliza para seleccionar un subconjunto de un marco de datos, conservando solo las filas que cumplen tus condiciones. Esto es útil cuando deseas enfocarte en partes específicas de tus datos según ciertos criterios.

Aquí hay un ejemplo que demuestra la diferencia:

## Cargar el paquete dplyr
library(dplyr)
 
## Crear un marco de datos
df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
)
 
## Agrupar el marco de datos por la columna 'group' y calcular la media de la columna 'value' para cada grupo
grouped_df <- df %>% group_by(group) %>% summarise(mean_value = mean(value))
 
## Filtrar el marco de datos para mantener solo las filas donde 'value' es mayor que 2
filtered_df <- df %>% filter(value > 2)
 
## Imprimir los resultados
print(grouped_df)
print(filtered_df)

En este ejemplo, group_by() se utiliza para calcular el valor promedio para cada grupo, mientras que filter() se utiliza para mantener solo las filas donde el valor es mayor que 2.

Agrupación por múltiples columnas en R

En R, puedes agrupar tus datos por múltiples columnas utilizando la función group_by(). Esto es particularmente útil cuando deseas realizar cálculos en subconjuntos específicos de tus datos que están definidos por varias variables.

Por ejemplo, supongamos que tienes un marco de datos de ventas y quieres calcular las ventas totales para cada producto en cada región. Así es cómo puedes hacerlo:

# Crear un marco de datos
ventas <- data.frame(
  region = c("Norte", "Norte", "Sur", "Sur", "Este", "Este"),
  producto = c("Manzanas", "Naranjas", "Manzanas", "Naranjas", "Manzanas", "Naranjas"),
  ventas = c(100, 200, 150, 250, 300, 350)
)
 
# Agrupar el marco de datos por las columnas 'region' y 'producto'
ventas_agrupadas <- ventas %>% group_by(region, producto)
 
# Calcular las ventas totales para cada grupo
ventas_totales <- ventas_agrupadas %>% summarise(ventas_totales = sum(ventas))
 
# Imprimir el resultado
print(ventas_totales)

En este ejemplo, primero agrupamos el marco de datos de ventas por las columnas region y producto. Luego calculamos las ventas totales para cada grupo utilizando la función summarise().

Errores comunes y desafíos al usar la agrupación en R

Si bien la agrupación en R es una herramienta poderosa, también puede ser desafiante, especialmente para principiantes. Aquí hay algunos errores comunes y desafíos que podrías encontrar:

Olvidar desagrupar: Después de usar group_by(), tu marco de datos permanece agrupado hasta que explícitamente lo desagrupes usando la función ungroup(). Si olvidas desagrupar, las operaciones subsiguientes podrían no funcionar como se esperaba.
Malentender el efecto de la agrupación: La agrupación cambia la forma en que muchas funciones de dplyr funcionan. Por ejemplo, summarise() devolverá una fila por grupo cuando se aplique a un marco de datos agrupado, en lugar de una sola fila.
Agrupar por la variable equivocada: Asegúrate de agrupar por la variable que define los grupos en los que estás interesado. Si agrupas por la variable equivocada, tus resultados no tendrán sentido.
No verificar tus resultados: Siempre verifica tus resultados después de agrupar y realizar operaciones en tus datos. Esto puede ayudarte a detectar errores y asegurarte de que tus resultados sean correctos.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre las funciones group_by y filter en R?

La función group_by() se utiliza para agrupar un marco de datos por una o más variables, lo que te permite realizar operaciones en grupos individuales de tus datos. Por otro lado, la función filter() se utiliza para seleccionar un subconjunto de un marco de datos, manteniendo solo las filas que cumplen con tus condiciones.

¿Cómo agrupar por múltiples columnas en R?

Puedes agrupar tus datos por múltiples columnas en R utilizando la función group_by(). Simplemente pasa los nombres de las columnas por las cuales deseas agrupar como argumentos de la función. Por ejemplo: marco_datos_agrupado <- marco_datos %>% group_by(columna1, columna2).

¿Cuáles son algunos errores comunes al utilizar la agrupación en R?

Algunos errores comunes al utilizar la agrupación en R incluyen olvidar desagrupar tus datos después de usar group_by(), malentender el efecto de la agrupación en otras funciones de dplyr, agrupar por la variable incorrecta y no verificar tus resultados después de agrupar y realizar operaciones en tus datos.