Sari la conținutul principal

Curs

Restructurarea datelor cu tidyr

IntermediarNivel de competențe

Actualizat 03.2023

Transformă aproape orice set de date într-un format ordonat pentru a facilita analiza.

Începe cursul gratuit

RData Manipulation

4 h

15 videoclipuri

54 Exerciții

4,650 XP

24,654

Certificat de realizare

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Datele din lumea reală pot fi intimidante – când te confrunți cu un set de date complicat și dezordonat, s-ar putea să te întrebi: de unde încep? Pachetul tidyr îți permite să îmblânzești astfel de seturi de date și să le transformi în date ordonate și bine structurate. Valorile inaccesibile stocate în numele coloanelor vor fi mutate în rânduri, fișierele JSON vor deveni cadre de date, iar valorile lipsă nu vor mai scăpa neobservate. Vei exersa aceste tehnici pe o varietate largă de seturi de date dezordonate, aflând pe parcurs câți câini a trimis Uniunea Sovietică în spațiu și ce pasăre este cea mai populară în Noua Zeelandă. Cu pachetul tidyr în arsenalul tău tidyverse, vei putea transforma aproape orice set de date într-un format ordonat – un avantaj real pentru restul analizei tale.

Cerințe prealabile

Data Manipulation with dplyr

1

Date ordonate

Vei fi introdus în conceptul de date ordonate, care este central în acest curs. În primele două lecții, vei intra direct în acțiune, separând coloane de caractere dezordonate în variabile și observații bine structurate, gata pentru analiză. În ultima lecție, vei învăța cum să suprascrii și să elimini valorile lipsă.

Ce sunt datele ordonate?

Structura datelor ordonate

Mai multe variabile într-o singură coloană

Coloane cu valori multiple

Numere de telefon internaționale

Extragerea observațiilor din valori

Separarea în coloane și rânduri

Valori lipsă

Și Oscarul pentru cel mai bun regizor merge la ... <NA>

Imputarea datelor de vânzări

Bombe nucleare pe continent

Începe capitolul

2

De la format larg la lung și înapoi

Acest capitol este dedicat pivotării datelor din formatul larg în cel lung și invers, folosind funcțiile pivot_longer() și pivot_wider(). Vei avea nevoie de aceste funcții atunci când variabilele sunt ascunse în numele dezordonate ale coloanelor sau când variabilele sunt stocate în rânduri în loc de coloane. Pe parcurs, vei afla despre câini cosmonauti, bombe nucleare și temperaturile planetelor.

De la date largi la date lungi

Bombe nucleare pe țară

Obezitatea pe țări conform OMS

Bond... James Bond

Derivarea variabilelor din anteturile coloanelor

Pasărea anului în Noua Zeelandă

Prețurile acțiunilor marilor companii tech

Derivarea variabilelor din anteturi complexe de coloane

Câinii sovietici din spațiu – perspectiva câinilor

OMS: obezitate vs. speranță de viață

Desfacerea observațiilor agregate

De la date în format lung la date în format lat

Câinii sovietici din spațiu – perspectiva zborurilor

Temperatura planetelor și distanța față de Soare

Transpunerea datelor despre planete

Începe capitolul

3

Extinderea datelor

Valorile lipsă sunt frecvente în date, iar uneori lipsesc chiar observații întregi. În acest capitol, vei învăța cum să completezi setul de date cu aceste observații absente. Vei adăuga observații cu valoarea zero în datele numerotate, vei extinde serii de timp la o secvență completă de intervale și multe altele!

Crearea combinațiilor unice de vectori

Literele codului genetic

Când au înlocuit oamenii câinii în spațiu?

Găsirea observațiilor lipsă

Completarea datelor cu toate combinațiile de valori

Completarea Sistemului Solar

Zero medalii olimpice

Crearea unei secvențe cu full_seq()

Cel mai fierbinte an al Războiului Rece

Completări avansate

Medalii olimpice pe continent

Urmărirea unui focar viral

Numărarea ocupanților din birou

Începe capitolul

4

Rectangularizarea datelor

În ultimul capitol, vei învăța cum să transformi structuri de date imbricate, cum ar fi fișierele JSON și XML, în date ordonate și rectangulare. Această abilitate îți va permite să procesezi date provenite din API-uri web. Vei învăța, de asemenea, cum pot fi folosite structurile de date imbricate pentru a scrie pipeline-uri de modelare elegante, care produc rezultate ordonate.

Introducere în datele non-rectangulare

Fișiere rectangulare vs. non-rectangulare

Rectangularizarea filmelor Star Wars

De la valori imbricate la observații

Unnesting pe lățime sau pe lungime

Rectangularizarea planetelor din Star Wars

Cele mai mari luni din Sistemul Solar

Selectarea variabilelor imbricate

Extragerea filmelor Star Wars cu hoist

Extragerea ratingurilor pentru filme

Structurarea datelor pentru modelare

Rezultate ordonate ale modelului cu broom

Imbricarea tibble-urilor

Modelare pe cadre de date imbricate

Felicitări!

Începe capitolul

Restructurarea datelor cu tidyr

Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Restructurarea datelor cu tidyr astăzi!

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.