Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Das Paket data.table bietet eine leistungsstarke Variante von base R's data.frame mit Verbesserungen in Syntax und Funktionen für bessere Benutzerfreundlichkeit, Komfort und Programmiergeschwindigkeit. In diesem Kurs lernst du, wie du data.tables erstellst, subsettest und manipulierst. Außerdem lernst du die datenbankinspirierten Funktionen von data.tables kennen, einschließlich integrierter gruppenweiser Operationen. Der Kurs endet mit schnellen Methoden zum Importieren und Exportieren tabellarischer Textdaten wie CSV-Dateien. Nach Abschluss des Kurses kannst du data.table in R für eine effizientere Datenmanipulation und -analyse einsetzen. Im gesamten Kurs arbeitest du mit dem Bay-Area-Bikeshare-Trip-Datensatz aus San Francisco aus dem Jahr 2014.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in data.table
Dieses Kapitel stellt data.tables als direkten Ersatz für data.frames vor und zeigt, wie du mit dem i-Argument von data.table Zeilen filterst.
- Willkommen im Kurs!50 XP
- data.table-Quiz50 XP
- Eine data.table erstellen100 XP
- Einführung in die bikes-Daten100 XP
- Zeilen in einer data.table filtern50 XP
- Zeilen mit positiven Ganzzahlen filtern100 XP
- Zeilen mit negativen Ganzzahlen filtern100 XP
- Zeilen filtern mit logischen Vektoren100 XP
- Hilfen zum Filtern50 XP
- Ich %like% data.tables100 XP
- Filtern mit %in%100 XP
- Filtern mit %between% und %chin%100 XP
2
Spalten auswählen und berechnen
So wie dich das i-Argument Zeilen filtern lässt, kannst du mit dem j-Argument von data.table Spalten auswählen und auch Berechnungen durchführen. Die Syntax ist im Vergleich zu data.frames deutlich bequemer und flexibler.
3
Gruppenweise Operationen
Dieses Kapitel führt das by-Argument von data.table ein, mit dem du Berechnungen nach Gruppen durchführen kannst. Am Ende dieses Kapitels beherrschst du die prägnante DT[i, j, by]-Syntax von data.table.
4
Referenzsemantik
In diesem Kapitel lernst du eine einzigartige Funktion von data.table kennen: das direkte Ändern bestehender data.tables. Das Ändern von data.tables direkt macht deine Operationen unglaublich schnell und ist leicht zu lernen.
5
Daten importieren und exportieren
Das Paket data.table hilft dir nicht nur, Berechnungen unglaublich schnell durchzuführen, es unterstützt dich auch beim Lesen und Schreiben von Daten auf die Festplatte mit beeindruckender Geschwindigkeit. Dieses Kapitel konzentriert sich auf die Funktionen fread() und fwrite() von data.table, mit denen du Flatfiles schnell und einfach importieren und exportieren kannst!
R
Datenmanipulation mit data.table in R
Kurs
abgeschlossen
