Despivotar tabelas: transformar colunas em linhas (melt)
Transforme uma planilha larga em uma lista longa e organizada de linhas, pronta para gráficos e análises.
| Loja | Jan | Fev |
|---|---|---|
| A | 10 | 12 |
| B | 7 | 9 |
| Loja | Mês | Vendas |
|---|---|---|
| A | Jan | 10 |
| A | Fev | 12 |
| B | Jan | 7 |
| B | Fev | 9 |
As colunas de meses viram linhas, prontas para gráficos e análises.
Como despivotar uma tabela
Um guia completo, passo a passo.
Passo 1: identifique o formato largo
Envie sua tabela. No formato largo, várias colunas representam o mesmo tipo de medida (por exemplo, colunas 'Dia_1', 'Dia_2', 'Dia_3', ou o nome de cada amostra como cabeçalho). A ferramenta transforma essa estrutura horizontal em uma estrutura vertical, mais fácil de analisar.
Passo 2: fixe as colunas de identificação
No campo Colunas de identificação, informe as colunas que devem ficar fixas, ou seja, as que identificam cada linha. Por exemplo, $1, Nome_Paciente mantém a primeira coluna e a do nome do paciente no lugar.
Passo 3: escolha as colunas a despivotar
No campo Colunas de valores, informe as colunas que devem virar linhas. Se deixar em branco, todas as colunas que não são de identificação são usadas. O resultado ganha uma coluna 'variable' (com os antigos cabeçalhos) e uma coluna 'value' (com os valores).
Detalhes técnicos e perguntas frequentes
Despivotar é um passo obrigatório para levar planilhas feitas para leitura humana a bancos de dados e ferramentas de análise. Pelos princípios de tidy data, cada variável deve ocupar uma coluna e cada observação, uma linha.
Em laboratório e bioinformática, equipamentos costumam gerar matrizes no formato largo, com uma coluna por amostra. Converter essa matriz para o formato longo é necessário antes de usar bibliotecas de gráficos (como ggplot2 no R ou seaborn no Python) ou modelos estatísticos. O flowingTable faz essa conversão mantendo cada valor ligado às suas colunas de identificação.
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre formato largo e formato longo?
No formato largo, cada medida tem sua própria coluna: uma tabela de vendas pode ter as colunas 'Receita_Jan', 'Receita_Fev' e 'Receita_Mar' na mesma linha. No formato longo, essas três colunas viram duas: uma coluna 'Mês' (com 'Jan', 'Fev', 'Mar') e uma coluna 'Receita' (com os valores). O formato longo é o padrão exigido por modelos estatísticos e pela maioria dos bancos de dados, porque cada linha representa uma única observação.
O que acontece se eu deixar o campo Colunas de valores em branco?
A ferramenta usa automaticamente todas as colunas que não foram indicadas como identificação. Esse é o uso mais comum: você fixa as colunas que identificam a linha (como 'Amostra' ou 'Produto') e deixa o resto ser despivotado, sem precisar listar dezenas de colunas uma a uma.
Por que ggplot2 e seaborn precisam de dados no formato longo?
Essas bibliotecas associam cada elemento visual (cor, eixo, painel) a uma coluna da tabela. No formato largo, a informação de 'Mês' está espalhada pelos cabeçalhos, e não guardada como valor em uma coluna. No formato longo, cada informação fica em uma coluna própria, que a biblioteca usa diretamente, sem código extra de preparação.
Posso despivotar uma tabela com células vazias?
Sim. As células vazias são mantidas e aparecem vazias na nova coluna 'value'. Nenhuma linha é removida e nenhum valor é inventado. Se quiser tirar essas linhas depois, use a ferramenta Tratar valores ausentes na coluna 'value'.