Kurs
Datenbearbeitung mit dplyr
BasicSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 12/2025
RData Manipulation4 Std.13 Videos44 Übungen3,700 XP170K+Leistungsnachweis
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Erste Schritte: Daten mit dplyr transformieren
In diesem Kurs lernst du, wie du mit dem dplyr-Paket in R Daten effizient manipulieren und umwandeln kannst.Erforsche zunächst die grundlegenden Datenumwandlungstechniken, einschließlich der Verwendung der wichtigsten dplyr-Verben wie select, filter, arrange und mutate. Mit diesen Funktionen lernst du, wie du Datensätze ändern kannst, indem du bestimmte Spalten auswählst, Zeilen anhand von Bedingungen filterst, Daten sortierst und neue berechnete Spalten erstellst.
Aggregieren von Daten mit dplyr
Als Nächstes behandelt der Kurs die Datenaggregation, bei der du lernst, wie du Daten zur besseren Interpretation zusammenfassen und verdichten kannst.Du wirst verstehen, wie du deine Daten besser interpretieren und verwalten kannst. Funktionen wie count, group_by und summarize werden vorgestellt, um Operationen durchzuführen, die viele Beobachtungen zu aussagekräftigen Zusammenfassungen aggregieren, die für die Datenanalyse und die Berichterstattung wichtig sind.
Auswahl und Umwandlung von Daten
Schließlich lernst du fortgeschrittene Techniken zur Datenauswahl und -umwandlung kennen, z. B. die Verwendung von Auswahlhilfen und das Verb umbenennen. Du wirst deine Fähigkeiten auch auf eine reale Fallstudie anwenden und gruppierte Mutationen, Fensterfunktionen und Datenvisualisierung mit ggplot2 üben.Am Ende des Kurses wirst du robuste Fähigkeiten zur Datenmanipulation mit dplyr entwickelt haben, die eine effizientere und effektivere Datenanalyse ermöglichen-eine wichtige Fähigkeit für jeden Datenanalysten oder Wissenschaftler.
Voraussetzungen
Introduction to the Tidyverse1
Daten mit dplyr umwandeln
Lerne Verben kennen, mit denen du deine Daten umwandeln kannst, darunter „select“, „filter“, „arrange“ und „mutate“. Du wirst diese Funktionen nutzen, um den Datensatz der Bezirke anzupassen, bestimmte Beobachtungen anzusehen und Fragen zu den Daten zu beantworten.
2
Daten aggregieren
Jetzt, wo du weißt, wie du deine Daten umwandeln kannst, willst du bestimmt mehr darüber erfahren, wie du deine Daten zusammenfassen kannst, damit sie besser zu verstehen sind. Du lernst eine Reihe von Funktionen kennen, mit denen du viele Beobachtungen in deinen Daten machen und zusammenfassen kannst, darunter count, group_by, summarize, ungroup und slice_min/slice_max.
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Daten auswählen und umwandeln
Erlerne fortgeschrittene Methoden zum Auswählen und Umwandeln von Spalten. Finde außerdem heraus, was hinter den Hilfsfunktionen steckt, die Kriterien für die Spalten festlegen, die du auswählen möchtest. Auch auf das Verb „rename“ werden wir näher eingehen.
4
Fallstudie: Der Babynamen-Datensatz
Arbeite mit einem neuen Datensatz, der die Namen von Babys enthält, die jedes Jahr in den USA geboren werden. Lerne, wie du gruppierte Mutationen und Fensterfunktionen nutzen kannst, um komplexere Fragen zu deinen Daten zu stellen und zu beantworten. Nutze außerdem eine Kombination aus dplyr und ggplot2, um interessante Diagramme zu erstellen und dir deine Daten noch genauer anzuschauen.
Datenbearbeitung mit dplyr
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