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Corso

Unire i dati con dplyr

BasicLivello di competenza
Aggiornato 05/2023
Impara a mettere insieme i dati da più tabelle per rispondere a domande più complicate con dplyr.
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RData Manipulation4 h13 video49 Esercizi4,200 XP81,153Attestato di conseguimento

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Descrizione del corso

Spesso, nella data science, ti capiterà di trovare dati interessanti distribuiti su più tabelle. In questo corso imparerai le competenze necessarie per unire più tabelle e analizzarle insieme. Metterai in pratica le tue abilità con un insieme di dati divertente sui LEGO dal sito Rebrickable. L'insieme di dati contiene informazioni su set, pezzi, temi e colori dei LEGO, ma è distribuito su molte tabelle. Lavorerai con questi dati durante tutto il corso mentre impari in totale sei diversi tipi di join! Imparerai quattro mutating join: inner join, left join, right join e full join, e due filtering join: semi join e anti join. Nel capitolo finale applicherai le nuove competenze ai dati di Stack Overflow, che includono quasi 300.000 domande su Stack Overflow etichettate con R, con informazioni sulle risposte, la data in cui sono state poste e il loro punteggio. Preparati a portare le tue abilità con dplyr al livello successivo!

Prerequisiti

Data Manipulation with dplyr
1

Joining Tables

Get started with your first joining verb: inner-join! You'll learn to join tables together to answer questions about the LEGO dataset, which contains information across many tables about the sets, parts, themes, and colors of LEGOs over time.
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2

Left and Right Joins

Learn two more mutating joins, the left and right join, which are mirror images of each other! You'll learn use cases for each type of join as you explore parts and colors of LEGO themes. Then, you'll explore how to join tables to themselves to understand the hierarchy of LEGO themes in the data.
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3

Full, Semi, and Anti Joins

4

Case Study: Joins on Stack Overflow Data

Put together all the types of join you learned in this course to analyze a new dataset: Stack Overflow questions, answers, and tags. This includes calculating and visualizing trends for some notable tags like dplyr and ggplot2. You'll also master one more method for combining tables, the bind_rows verb, which stacks tables on top of each other.
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