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Programming with dplyr

Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.

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Descripción del curso

The tidyverse includes a tremendous set of packages that make working with data simple and fast. But have you ever tried to put dplyr functions inside functions and been stuck with strange errors or unexpected results? Those errors were likely due to tidy evaluation, which requires a little extra work to handle. In Programming with dplyr, you’ll be equipped with strategies for solving these errors via the rlang package. You’ll also learn other techniques for programming with dplyr using data from the World Bank and International Monetary Fund to analyze worldwide trends throughout. You’ll be a tidyverse function writing ninja by the end of the course!
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    In this chapter, you'll revisit dplyr pipelines and enhance your column selection skills with helper functions and regular expressions.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Be fruitful and dplyr
    50 xp
    select() vs. filter()
    50 xp
    A great selection
    100 xp
    Mutation necessary
    100 xp
    Lending a helper hand
    50 xp
    Don't get me started
    100 xp
    See how that ended up
    100 xp
    Finding our perfect match
    50 xp
    Contain-ted love
    100 xp
    Looking for matches
    100 xp
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conjuntos de datos

International Monetary Fund (IMF)World Bank

colaboradores

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Maggie Matsui
Collaborator's avatar
Amy Peterson
Collaborator's avatar
James Chapman
Dr. Chester Ismay HeadshotDr. Chester Ismay

Educator, Data Scientist, and R/Python Consultant

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