Ana içeriğe atla

Kurs

R'de data.table ile Veri Birleştirme

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 08.2024

Bu kurs, data.table ile veri kümelerini birleştirme ve birleştirme yöntemlerini gösterecektir.

Kursa Ücretsiz Başlayın

RData Manipulation4 sa13 video47 Egzersiz3,950 XP17,271Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?

DataCamp for Business ürününü deneyin

Kurs Açıklaması

Gerçekte, veri kümeleri genellikle birçok tabloya dağılmıştır; oysa R'deki çoğu veri analizi işlevi tek tablolar üzerinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Bu derste, data.table kullanarak veri kümelerini tek tablolarda etkili biçimde nasıl birleştireceğini öğreneceksin. Bir tablodan başka bir tabloya sütunlar eklemeyi, başka bir tablodaki gözlemlere göre bir tabloyu filtrelemeyi ve birden çok tabloda karmaşık ölçütlerle eşleşen kayıtları belirlemeyi öğreneceksin. Bu süreçte, başarısız birleşim (join) işlemlerini nasıl teşhis edeceğini ve karmaşık veri kümeleriyle çalışırken en iyi uygulamaları göreceksin. Bu dersi tamamladığında, data.table ustası olma yolunda büyük bir adım atmış olacaksın!

Önkoşullar

Data Manipulation with data.table in R

1

Joining Multiple data.tables

This chapter will show you how to perform simple joins that will enable you to combine information spread across multiple tables.

Welcome to the course

Exploring data.tables

Identifying join keys

Multiple data.tables, multiple keys

The merge function

Left and right joins

Mastering simple joins

Bölümü Başlat

2

Joins Using data.table Syntax

In this chapter you will perform joins using the data.table syntax, set and view data.table keys, and perform anti-joins.

Joins using data.table syntax

Right join with the data.table syntax

Inner join with the data.table syntax

Setting and viewing data.table keys

Setting keys

Getting keys

Incorporating joins into your data.table workflow

Exploring the Australian population

Finding multiple matches

Exploring world life expectancy

Bölümü Başlat

3

Diagnosing and Fixing Common Join Problems

This chapter will discuss common problems and errors encountered when performing data.table joins and show you how to troubleshoot and avoid them.

Complex keys

Keys with different names

Multi-column keys

Multi-key, single-key

Tricky columns

Column name suffixes

Joining a data.frame

Duplicate matches

Joining with missing values

Filtering duplicates

Joining and filtering duplicates

Bölümü Başlat

4

Concatenating and Reshaping data.tables

In the last chapter of this course you'll learn how to concatenate observations from multiple tables together, how to identify observations present in one table but not another, and how to reshape tables between long and wide formats.

Concatenating two or more data.tables

Concatenating data.table variables

Concatenating a list of data.tables

Set operations

Identifying observations shared by multiple tables

Removing duplicates while combining tables

Identifying observations unique to a table

Melting data.tables

Melting a wide table

Casting data.tables

Casting a long table

Casting multiple columns

Splitting by multiple groups

Bölümü Başlat

R'de data.table ile Veri Birleştirme

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve R'de data.table ile Veri Birleştirme eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.