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Curso

Programando com dplyr

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 04/2024

Aprenda a fazer transformações avançadas com o dplyr e a usar códigos do dplyr e do ggplot2 em funções.

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RData Manipulation

4 h

15 vídeos

47 Exercícios

3,850 XP

3,374

Declaração de realização

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Descrição do curso

O tidyverse inclui um conjunto incrível de pacotes que tornam o trabalho com dados simples e rápido. Mas você já tentou colocar funções do dplyr dentro de outras funções e ficou preso em erros estranhos ou resultados inesperados? Esses erros provavelmente se devem à tidy evaluation, que exige um pouco de trabalho extra para lidar. Em Programando com dplyr, você vai aprender estratégias para resolver esses erros usando o pacote rlang. Você também vai conhecer outras técnicas para programar com dplyr usando dados do World Bank e do International Monetary Fund para analisar tendências globais ao longo do curso. Ao final, você vai estar afiado para escrever funções no tidyverse!

Pré-requisitos

Joining Data with dplyr Introduction to Writing Functions in R

1

Cobre seus líderes escolhidos

Neste capítulo, você vai revisitar pipelines do dplyr e aprimorar suas habilidades de seleção de colunas com funções auxiliares e expressões regulares.

Seja produtivo com dplyr

select() vs. filter()

Uma ótima seleção

Mutação necessária

Dando uma mãozinha com os helpers

Nem comece comigo

Veja como isso terminou

Encontrando a nossa combinação perfeita

Amor em contenção

Procurando correspondências

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2

Mantenha o gado em movimento

Aqui, você vai aprender a mover colunas no seu conjunto de dados e aplicar a mesma transformação em várias colunas. Você também vai escolher linhas que correspondam a qualquer ou a todos os critérios das colunas.

Oferecendo assistência de realocação

Movendo com select() e everything()

Reorganizando com select() e last_col()

Mudando posições com relocate()

Isso passou dos limites

Mutate em várias colunas

Resumir várias variáveis

Combinando count() com across()

Travessia animal: os novos rowwise()

across() vs. c_across()

Agregações com rowwise()

Um por qualquer, um por todos

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3

Teoria dos conjuntos e o Polo Norte

Nesta seção, você vai revisitar joins do dplyr. Depois, vai além usando cláusulas de teoria dos conjuntos para examinar sobreposições e diferenças entre conjuntos de dados.

Junte tudo e divirta-se

Junte comigo

Investigações adicionais

Linhas que se intersectam não têm paralelo

intersect() vs. inner_join()

Acelerando no cruzamento

Transmitir o estado da união

Salve a união

Associe-se ao seu sindicato, com tudo

Um pouco exceSSIVO

Verificando conjuntos iguais

Verificando diferenças

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4

Falando uma nova rlang-uagem

Na parte final do curso, você vai usar operadores do rlang para transformar argumentos em variáveis e criar funções que incorporam código do dplyr e do ggplot2.

Qual é o seu grande mal-funcionamento?

Taxas de desemprego por região

Taxas medianas de desemprego por grupo

Bang-bang!!

Correspondendo operadores do rlang

Bang bang na sala

Rlang-ando na sua cadeira de balanço

Você é o walrus

Analise os resultados por região

Uma grande reviravolta no ggplot

Plotando e tramando

O título do gráfico engrossa

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Programando com dplyr

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