使用数据透视函数后数据集中缺少值？

Question

我无法解释为什么，但是当我尝试 pivot_wider 数据集时，除第一个国家之外的每个国家都突然失去所有值。

corona_data <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/datasets/covid-19/master/data/time-series-19-covid-combined.csv")
glimpse(corona_data)

corona_data_tidy1 <- corona_data %>% 
  pivot_longer(-c(`Country/Region`, Date, Lat, Long, `Province/State`), names_to = "Name", values_to = "values") 

corona_data_tidy1

corona_data_tidy2 <- corona_data_tidy1 %>% 
  
  mutate(row = row_number()) %>%
pivot_wider(names_from = `Country/Region`, values_from = values) %>%
  select(-row)

corona_data_tidy2

Answer 1

您的代码中有两个错误。

首先，read_csv 返回一些警告。 Province/State 读作logical 而不是character。那是因为缺少前 1000 行。所以你应该告诉read_csv如何正确读取你的数据。

与您的问题相关的问题是，一行不是由Country/Region 定义的，而是由Country/Region 和Province/State 定义的。 Country/Region 和 Province/State 对每对夫妇的纬度和经度也是唯一标识。

因此，如果您想保留这些信息，则需要在数据透视表中使用它们。

看看这个工作示例：

library(readr)
library(tidyr)
library(dplyr)

corona_data <- readr::read_csv("https://raw.githubusercontent.com/datasets/covid-19/master/data/time-series-19-covid-combined.csv",
                               col_types = cols(
                                Date = col_date(format = ""),
                                `Country/Region` = col_character(),
                                `Province/State` = col_character(),
                                Lat = col_double(),
                                Long = col_double(),
                                Confirmed = col_double(),
                                Recovered = col_double(),
                                Deaths = col_double()))
glimpse(corona_data)

corona_data_tidy1 <- corona_data %>% 
 pivot_longer(c(Confirmed, Recovered, Deaths), names_to = "Name", values_to = "values") 

corona_data_tidy2 <- corona_data_tidy1 %>% 
 pivot_wider(names_from = c(`Country/Region`, `Province/State`, Lat, Long), values_from = values)