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Corso

Programmazione funzionale intermedia con purrr

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 11/2024

Continua a imparare con purrr per creare codice iterativo solido, pulito e facile da mantenere.

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RProgramming

4 h

17 video

49 Esercizi

3,850 XP

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Descrizione del corso

Ti sei mai chiesto a cosa si riferisca la descrizione di purrr (“A functional programming toolkit for R”)? Allora sei nel posto giusto! Questo corso ti guiderà nella parte di programmazione funzionale di purrr: in altre parole, imparerai a sfruttare al massimo la flessibilità offerta da .f in map(.x, .f) per iterare su altre liste, vettori e data.frame con un codice robusto, pulito e facile da mantenere. Durante il corso, imparerai a scrivere i tuoi mapper (o funzioni lambda) e a usare predicati e avverbi. Infine, applicherai queste nuove conoscenze a un caso d’uso concreto, così potrai vedere come utilizzarle su un semplice esempio di lista annidata: come estrarre, mantenere o scartare elementi, come comporre funzioni per manipolare e analizzare i risultati di questa lista, come integrare il flusso di lavoro di purrr dentro altre funzioni e come evitare il copia-incolla con gli strumenti funzionali di purrr.

Prerequisiti

Foundations of Functional Programming with purrr

1

Programmare con purrr

Funzioni lambda, mapper e predicati ti mettono soggezione? Niente paura! Dopo un rapido ripasso di purrr, entreremo nella programmazione funzionale di base, scopriremo le funzioni anonime e i predicati e vedremo come usarli per pulire ed esplorare i dati.

Ripasso di base su purrr

Rinfreschiamo la memoria su purrr

Un altro ripasso di purrr

Introduzione ai mapper

Creare funzioni lambda

Funzioni lambda

Usare i mapper per ripulire i dati

Pulisci i tuoi dati con keep

Dividi con keep() e discard()

Che cos’è un predicato?

Esplorare i dati con i predicati

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2

Programmazione funzionale: dalla teoria alla pratica

Pronto per andare più a fondo con la programmazione funzionale e purrr? In questo capitolo scopriremo il concetto di programmazione funzionale, esploreremo la gestione degli errori includendo safely() e possibly(), e introdurremo la funzione compact() per rendere il tuo codice più pulito.

Programmazione funzionale in R

Tutto ciò che accade è una chiamata di funzione

Identificare le funzioni pure

Strumenti per la programmazione funzionale in purrr

Iterazioni sicure

Crea una funzione

Usare possibly()

Una versione possibly() di read_lines()

Tutto in un'unica chiamata

Gestire i risultati degli avverbi

Perfezioniamo la nostra funzione

Estrarre i codici di stato con GET()

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3

Scrivere codice migliore con purrr

In questo capitolo useremo purrr per scrivere codice più chiaro, pulito e facile da mantenere. Impareremo a scrivere funzioni pulite con compose() e negate(). Useremo anche partial() per comporre funzioni "precompilando" gli argomenti a partire da funzioni esistenti. Infine, introdurremo le list-column, una struttura dati comoda che ci aiuta a scrivere codice pulito usando il Tidyverse.

Perché scrivere codice più pulito?

Come scrivere compose()

Ritorno in ufficio

Creare funzioni con compose() e negate()

Crea una funzione

Conta gli NA

Precompilare le funzioni

Un estrattore di contenuti

Un altro estrattore

Colonne lista

Le list-column

Crea un data.frame con una list-column

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4

Caso di studio

Concluderemo tutto ciò che sappiamo su purrr con un caso di studio. Qui useremo purrr per analizzare dati raccolti da Twitter. Useremo codice pulito per organizzare i dati e poi identificheremo gli influencer su Twitter della conferenza RStudio 2018.

Esplorare l'insieme di dati

Giochiamo con i tweet, round 1

Identificare i profili

Estrazione di informazioni dall'insieme di dati

Contare i preferiti

Estrazione delle mention

Manipolare gli URL

Analizzare gli URL

Giochiamo con gli URL

Identificare gli influencer

Suddividere l'insieme di dati

Abbiamo un vincitore!

Congratulazioni!

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