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Manipulación de datos con dplyr

Desarrolla habilidades en Tidyverse aprendiendo a transformar y manipular datos con dplyr.

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Descripción del curso

Digamos que has encontrado un gran conjunto de datos y te gustaría saber más sobre él. ¿Cómo puedes empezar a responder a las preguntas que tienes sobre los datos? Utiliza dplyr para responder a esas preguntas.

Primeros pasos: Transformar datos con dplyr

Este curso está diseñado para enseñar a los usuarios a manipular y transformar datos de forma eficaz utilizando el paquete dplyr en R.

En primer lugar, explora las técnicas fundamentales de transformación de datos, incluido el uso de verbos clave de dplyr como seleccionar, filtrar, ordenar y mutar. Estas funciones te enseñarán a modificar conjuntos de datos seleccionando columnas específicas, filtrando filas en función de condiciones, ordenando datos y creando nuevas columnas calculadas​.

Agregar datos con dplyr

A continuación, el curso aborda la agregación de datos, enseñando a los usuarios a resumir y condensar los datos para interpretarlos mejor.

Comprenderás cómo hacer que tus datos sean más interpretables y manejables​. Se introducen funciones como contar, agrupar_por y resumir para realizar operaciones que agregan muchas observaciones en resúmenes significativos, esenciales para el análisis de datos y la elaboración de informes.

Seleccionar y transformar datos

Por último, aprenderás técnicas avanzadas de selección y transformación de datos, como el uso de ayudantes de selección y el verbo renombrar. También podrás aplicar tus habilidades a un estudio de caso del mundo real y practicar mutaciones agrupadas, funciones de ventana y visualización de datos con ggplot2.

Al final del curso, habrás desarrollado sólidas habilidades de manipulación de datos utilizando dplyr, lo que te permitirá un análisis de datos más eficiente y eficaz.-una capacidad vital para cualquier analista o científico de datos.
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En las siguientes pistas

Certificación disponible

Analista de datos in R

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Certificación disponible

Científico de datos asociado in R

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Manipulación de datos in R

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  1. 1

    Transformar datos con dplyr

    Gratuito

    Aprende verbos que puedes utilizar para transformar tus datos, como select, filter, arrange y mutate. Utilizarás estas funciones para modificar el conjunto de datos de los condados para ver observaciones concretas y responder a preguntas sobre los datos.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Explorar datos con dplyr
    50 xp
    Comprender tus datos
    50 xp
    Seleccionar columnas
    100 xp
    Los verbos filter y arrange
    50 xp
    Organizar las observaciones
    100 xp
    Filtrar por condiciones
    100 xp
    Filtrar y disponer
    100 xp
    El verbo mutate()
    50 xp
    Cálculo del número de empleados públicos
    100 xp
    Cálculo del porcentaje de mujeres en un condado
    100 xp
    Mutate, filter y arrange
    100 xp
  2. 2

    Agregar datos

    Ahora que sabes cómo transformar los datos, querrás saber más sobre cómo agregarlos para hacerlos más interpretables. Aprenderás una serie de funciones que puedes utilizar para tomar muchas observaciones de tus datos y resumirlas, como count, group_by, summarize, ungroup, y slice_min/slice_max.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 3

    Seleccionar y transformar datos

    Aprende métodos avanzados para seleccionar y transformar columnas. Además, aprende sobre los ayudantes de selección, que son funciones que especifican criterios para las columnas que quieres elegir, así como sobre el verbo rename.

    Reproducir Capítulo Ahora
  4. 4

    Caso práctico: el conjunto de datos babynames

    Trabaja con un nuevo conjunto de datos que representa los nombres de los bebés nacidos en Estados Unidos cada año. Aprende a utilizar mutaciones agrupadas y funciones de ventana para plantear y responder preguntas más complejas sobre los datos. Utiliza una combinación de dplyr y ggplot2 para hacer gráficos interesantes y explorar más a fondo los datos.

    Reproducir Capítulo Ahora
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En otras pistas

Desarrollador R

conjuntos de datos

2015 US CensusUS Baby Name Records

colaboradores

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Amy Peterson

Audio grabado por

James Chapman's avatar
James Chapman
James Chapman HeadshotJames Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

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