课程
使用 tidyr 重塑数据
中级技能水平
更新时间 2023年3月
RData Manipulation4小时15 视频54 道练习4,650 XP24,562成就证明
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先决条件
Data Manipulation with dplyr1
整洁数据
本章将介绍本课程的核心概念——整洁数据。前两节课，您将直接上手，把杂乱的字符列拆分为整洁的变量与观测，便于后续分析。最后一节课，您将学习如何覆盖与移除缺失值。
2
宽表与长表之间的转换
本章将围绕使用
pivot_longer() 和 pivot_wider() 在宽表与长表之间进行转换。当变量被隐藏在凌乱的列名中，或变量被存放在行而非列中时，您就需要用到这些函数。在练习中，您还会顺带了解太空犬、核弹与行星温度等数据话题。3
扩展数据
数据中经常会有缺失值，有时甚至整条观测都会缺失。本章将带您用缺失的观测来补全数据集。您会为计数数据添加取值为 0 的观测，扩展时间序列到完整的区间序列，等等。
4
矩形化数据
最后一章，您将学习如何把 JSON、XML 等嵌套数据结构转换为整洁的"矩形"数据。这项技能能帮助您处理来自 Web API 的数据。您还将学习如何利用嵌套数据结构编写优雅的建模流程，并产生成整洁的输出。
使用 tidyr 重塑数据
课程完成 加入超过19百万学习者，今天就开始使用 tidyr 重塑数据！
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