Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Le tidyverse regroupe un ensemble remarquable de packages qui rendent la manipulation de données simple et rapide. Mais avez-vous déjà essayé d’utiliser des fonctions dplyr à l’intérieur de vos propres fonctions et rencontré des erreurs étranges ou des résultats inattendus ? Ces erreurs sont souvent dues à la « tidy evaluation », qui demande un peu de travail supplémentaire. Dans Programmer avec dplyr, vous apprendrez des stratégies pour résoudre ces erreurs grâce au package rlang. Vous verrez aussi d’autres techniques pour programmer avec dplyr en utilisant des données de la Banque mondiale et du Fonds monétaire international afin d’analyser des tendances mondiales tout au long du cours. À la fin, vous serez un véritable ninja de l’écriture de fonctions tidyverse !
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Demandez des comptes à vos dirigeants choisis
Dans ce chapitre, vous reverrez les pipelines dplyr et améliorerez vos sélections de colonnes grâce aux fonctions d’assistance et aux expressions régulières.
- Fructifiez avec dplyr50 XP
- select() vs. filter()50 XP
- Une excellente sélection100 XP
- Mutation nécessaire100 XP
- Un coup de pouce avec les fonctions utilitaires50 XP
- Ne me lancez pas là-dessus100 XP
- Voyons comment cela se termine100 XP
- Trouver la correspondance idéale50 XP
- Un amour conTENeur100 XP
- À la recherche de correspondances100 XP
2
Faites avancer le troupeau
Ici, vous apprendrez à déplacer des colonnes dans vos données et à appliquer la même transformation à plusieurs colonnes. Vous choisirez aussi les lignes qui répondent à au moins un ou à tous les critères de colonne.
3
Théorie des ensembles au Pôle Nord
Dans cette section, vous réviserez les jointures dplyr, puis irez plus loin en utilisant des opérations inspirées de la théorie des ensembles pour examiner les recouvrements et les différences entre jeux de données.
4
Parler le nouveau rlang-ue
Dans la dernière partie du cours, vous utiliserez les opérateurs de rlang pour transformer des arguments en variables et créer des fonctions qui intègrent du code dplyr et ggplot2.
R
Programmer avec dplyr
Cours
terminé
