6.5 Traitements multi-tableaux
Durant vos analyses, vous serez confronté à devoir gérer plusieurs tableaux que vous allez vouloir rassembler en un seul. Selon le travail à réaliser, il s’agit de coller les tableaux l’un au dessus de l’autre, l’un à côté de l’autre, ou d’effectuer un travail de fusion plus complexe. Nous allons maintenant voir ces différents cas successivement.
L’aide-mémoire Data Transformation vous rappelle les différentes fonctions à utiliser dans sa section Combine Tables. Leur utilisation est également décrite en détails dans R for Data Science.
6.5.1 Empilement vers le bas
Pour empiler des tableaux l’un au dessus de l’autre, la fonction la plus simple est bind_rows(). Partons de données mesurée dans les mésoscosmes de notre laboratoire lors des travaux pratiques du cours d’océanographie générale. Les différentes variables mesurées sont les suivantes :
- les données physico-chimiques : la température, le pH, la salinité, l’oxygène dissous à l’aide, respectivement, d’un pHmètre, d’un conductimètre et d’un oxymètre
- la concentration en nutriments : orthophosphates (PO43-) et nitrates (NO3-) dissous dans l’eau par analyse colorimétrique
Pour la première série de mesures, ils ont encodé deux fichiers qu’ils ont du par la suite rassembler. Le groupe 1 a encodé le tableau suivant :
physico1 <- as_dataframe(tibble(
sample = c("A0", "B0", "A0", "B0", "A0", "B0", "A0", "B0"),
student = c("st1", "st1", "st2", "st2", "st3", "st3", "st4", "st4"),
ph = c(7.94, 7.94, 7.94, 7.99, 7.94, 7.99, 7.94, 7.99),
salinity = c(34.0, 35.3, 33.9, 35.1, 34.0, 35.2, 33.9, 35.1),
oxygen = c(7.98, 8.00, 7.98, 7.98, 7.99, 7.86, 7.89, 7.98),
temperature = c(24.6, 24.4, 25.1, 24.7, 24.9, 24.7, 25.0, 24.6)
))
rmarkdown::paged_table(physico1)Le groupe 2 a encodé ce tableau :
physico2 <- as_dataframe(tibble(
sample = c("A0", "B0", "A0", "B0"),
student = c( "st5", "st5", "st6", "st6"),
ph = c(7.94, 7.99, 7.93, 7.99),
salinity = c(33.8, 35.0, 33.9, 35.1),
oxygen = c(7.96, 8.01, 7.90, 8.00),
temperature = c(25.0, 24.6, 24.0, 24.0)
))
rmarkdown::paged_table(physico2)L’empilement des deux tableaux de données en un seul se fait via la fonction bind_rows() lorsque les tableaux contiennent les mêmes variables présentées exactement dans le même ordre comme ici :
physico <- bind_rows(physico1, physico2)
rmarkdown::paged_table(physico)6.5.2 Empilement à droite
Pour combiner des tableaux de données par les colonnes, de gauche à droite, la fonction la plus simple à utiliser est bind_cols(). Les étudiants ont également réalisé des prélèvements d’eaux qui ont été dosés par colorimétrie avec un autoanalyseur. Les échantillons des deux groupes ont été analysés dans la même série par l’appareil, ce qui donne le tableau suivant pour les nutriments :
nutrients <- as_dataframe(tibble(
sample = rep(c("A0", "B0"), times = 6),
student = rep(c("st4", "st6", "st5", "st2", "st1", "st3"), each = 2),
po4 = c(2.445, 0.374, 2.446, 0.394, 2.433, 0.361,
2.441, 0.372, 2.438, 0.388, 2.445, 0.390),
no3 = c(1.145, 0.104, 0.447, 0.066, 0.439, 0.093,
0.477, 0.167, 0.443, 0.593, 0.450, 0.125)
))
rmarkdown::paged_table(nutrients)Vous devez être très vigilant lors de l’utilisation de bind_cols() car cette dernière combine vos tableaux sans s’assurer que vos lignes soient alignées convenablement !
oceano <- bind_cols(nutrients, physico)
rmarkdown::paged_table(oceano)Qu’observez vous ?
Effectivement nos deux tableaux de données n’ont pas les lignes dans le même ordre. Il faut être vigilant lors de ce genre de combinaison de tableaux. Il est préférable d’employer des fonctions de fusion de tableaux plus complexes comme full_joint() (ci-dessous). Pour utiliser correctement bind_cols(), il faut vous assurer que les lignes des deux tableaux correspondent exactement, par exemple, en utilisant arrange() :
nutrients2 <- arrange(nutrients, student, sample)
rmarkdown::paged_table(nutrients2)Le tableau nutrients2 a maintenant les données présentées dans le même ordre (en lignes) que le tableau physico. Nous pouvons donc rassembler ces deux tableaux à l’aide de bind_cols() :
oceano <- bind_cols(nutrients2, physico)
rmarkdown::paged_table(oceano)Après vérification de l’adéquation des lignes, nous n’aurons plus besoin des colonnes sample1 et student1. La vérification automatique à l’aide de code R et l’élimination de ces variables du tableau oceano vous sont laissées comme exercices…
6.5.3 Fusion de tableaux
La fusion fera intervenir une ou plusieurs colonnes communes des deux tableaux pour déterminer quelles lignes du premier correspondent aux lignes du second. Ainsi, la fusion des tableaux est assurée d’être réalisée correctement quel que soit l’ordre des lignes dans les deux tableaux d’origine. Utilisons full_join() en joignant les lignes en fonction des valeurs de student et sample :
oceano <- full_join(nutrients, physico, by = c("student", "sample"))
rmarkdown::paged_table(oceano)Observez bien ce dernier tableau. L’ordre retenu est celui de nutrients (le premier), mais les données issues de physico ont été retriées avant d’être fusionnées pour que les données correspondent. Comparez au tableau physico d’origine réimprimé ci-dessous :
rmarkdown::paged_table(physico)Il existe, en fait, plusieurs versions pour la fusion de tableaux, représentées par une série de fonctions xxx_join(). Lorsque les lignes entre les deux tableaux fusionnés correspondent parfaitement comme dans l’exemple traité ici, les différentes variantes ont le même effet. Mais lorsque des lignes diffèrent, les variantes ont leur importance :
full_join()garde toutes les lignes,
full_join() par gadenbuie.
left_join()ne garde que les lignes uniques du tableau de gauche en plus des lignes communes,
left_join() par gadenbuie.
right_join()ne garde que les lignes uniques du tableau de droite en plus des lignes communes,
right_join() par gadenbuie.
inner_join()garde uniquement les lignes communes aux deux tableaux,
inner_join() par gadenbuie.
A vous de jouer
Ouvrez RStudio dans votre SciViews Box, puis exécutez l’instruction suivante dans la fenêtre console :
BioDataScience::run("06b_recombinaison")- Pour les étudiants de Bioinformatique et Sciences des données à charleroi
Pour cette activité, vous allez travailler en équipe sur les données d’une analyse métagénomique sur 4 communautés microbiennes obtenues par une équipe de recherche de l’Université de Mons.
Créez un rapport et effectuez les différents exercices en suivant les instructions qui sont dans le fichier README.mddu dépôt accessible depuis :
Pour l’année académique 2019-2020, les URLs à utiliser pour accéder à votre tâche sont les suivants :
- Cours de Bioinformatique et Sciences des données à Charleroi : https://classroom.github.com/g/6UoszJja
- Cours de Sciences des données I à Mons :
- Pour les autres utilisateurs de ce livre, veuillez faire un “fork” du dépôt sdd1_metagenomics. Si vous souhaitez accéder à une version précédente de l’exercice, sélectionner la branche correspondante à l’année que vous recherchez.
Pour les étudiants de Sciences des données I à Mons :
Pour cette activité, vous allez travailler en binome sur les données de la population belge.
Créez un rapport et effectuez les différents exercices en suivant les instructions qui sont dans le fichier README.mddu dépôt accessible depuis :
Pour l’année académique 2019-2020, l’URL à utiliser pour accéder à votre tâche sont les suivants :
- Cours de Sciences des données I à Mons : https://classroom.github.com/g/nohKNIkL
- Pour les autres utilisateurs de ce livre, veuillez faire un “fork” du dépôt belgium_inhabitants. Si vous souhaitez accéder à une version précédente de l’exercice, sélectionner la branche correspondante à l’année que vous recherchez.
Pour en savoir plus
- Un aide-mémoire général en science des données avec lien vers les sites webs importants et les autres aide-mémoires.