Extrakce typů hran

V tomto cvičení propojíš ID zákazníků z dataframu zákazníků s hranlovým seznamem, abys zjistil/a, zda je každá hrana churn, non-churn, nebo smíšená. Pomocí funkce match() přidáš do hranového seznamu dva sloupce:

fromLabel se stavem odchodu zákazníka ze sloupce from
toLabel se stavem odchodu zákazníka ze sloupce to

Příkaz match(x, y) vrací vektor s pozicemi prvků x v y. Na obrázku výše je výsledek match(edgeList$from, customers$id) roven 1,1,1,2,2. Například čtvrtý řádek v edgeList$from, tedy zákazník s id 393, je druhým prvkem v customers$id. Churn label tohoto zákazníka je tedy customers[2,2], neboli 0. Obdobně získáš churn label pro všechny záznamy v edgeList$from takto: customers[match(edgeList$from, customers$id),2].

Toto cvičení je součástí kurzu

Prediktivní analytika pomocí síťových dat v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Přidej do dataframu edgeList sloupec FromLabel s labely uzlů from – spáruj customers$id s edgeList$from a extrahuj customers$churn.
Totéž proveď pro hrany to a výsledný sloupec pojmenuj ToLabel.
Přidej do dataframu edgeList sloupec edgeType, který bude součtem sloupců FromLabel a ToLabel.
Pomocí funkce table() zobraz počty jednotlivých typů hran.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Add the column edgeList$FromLabel
edgeList$FromLabel <- customers[match(edgeList$___, customers$___), 2]
 
# Add the column edgeList$ToLabel
edgeList$ToLabel <- customers[___(___, ___), 2]
 
# Add the column edgeList$edgeType
edgeList$edgeType <- edgeList$___ + edgeList$___
 
# Count the number of each type of edge
___(edgeList$edgeType)

Upravit a spustit kód