Seskupování a přetváření podobných sloupců

V této lekci jsme viděli, jak jsou některé sloupce v datovém průzkumu Kaggle o datové vědě vzájemně propojeny – například sloupce zachycující, jak často se respondenti setkávají s různými pracovními výzvami. Takovéto proměnné chceme zpravidla zkoumat společně, ale nejdříve je musíme najít a převést do formátu, se kterým se lépe pracuje. Pojďme si celý postup vyzkoušet na otázkách týkajících se toho, jak užitečné respondenti považují různé platformy pro učení.

Dataset multiple_choice_responses je už načtený.

Toto cvičení je součástí kurzu

Kategorická data v Tidyverse

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vyber pouze sloupce, jejichž název obsahuje "LearningPlatformUsefulness".
Převeď data z širokého formátu na dlouhý – vytvoř dva sloupce: learning_platform a usefulness.
Odstraň řádky, kde má usefulness hodnotu NA.
Odstraň řetězec "LearningPlatformUsefulness" z každé hodnoty ve sloupci learning_platform.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

learning_platform_usefulness <- multiple_choice_responses %>%
  # Select columns with LearningPlatformUsefulness in title
  ___(___("LearningPlatformUsefulness")) %>%
  # Change data from wide to long
  ___(everything(), names_to = "learning_platform", values_to = "usefulness") %>%
  # Remove rows where usefulness is NA
  ___(___()) %>%
  # Remove "LearningPlatformUsefulness" from each string in learning_platform 
  mutate(learning_platform = ___())

Upravit a spustit kód