V této kapitole si připomeneš dplyr pipeline a zdokonalíš své dovednosti při výběru sloupců pomocí pomocných funkcí a regulárních výrazů.

Využij dplyr naplno

select() vs. filter()

Skvělý výběr

Mutace k věci

Pomocná ruka na dosah

Tak to mě dostaneš

Jak to celé skončilo

Hledáme ideální shodu

Contain-ted love

Hledání shod

Vyber správné lídry a kontroluj je

Naučíš se přesouvat sloupce v datech a aplikovat stejnou transformaci na více sloupců najednou. Také se dozvíš, jak vybírat řádky, které splňují libovolné nebo všechny zadané podmínky.

Pomoc s přesunem sloupců

Přesun sloupců pomocí select() a everything()

Přeskupení pomocí select() a last_col()

Přesun sloupců pomocí relocate()

To už přesáhlo meze

Mutate přes více sloupců

Sumarizace přes více proměnných

Kombinace count() s across()

Animal crossing: nový rowwise svět

across() vs. c_across()

Agregace pomocí rowwise()

Jeden pro jakýkoli, jeden pro všechny

Přesuň sloupce tam, kam patří

V této části si zopakuješ joiny v dplyr. Půjdeme ale dál a použijeme množinové operace k prozkoumání průniků a rozdílů mezi datovými sadami.

Spojování jako zábava

Pojďme to spojit

Další pátrání

Průsečíky bez paralely

intersect() vs. inner join

Průjezd křižovatkou

Sjednoť datové sady pomocí UNION

Zachraň sjednocení

Přidej se do unie – všechny řádky vítány

Trochu moc výjimkování

Kontrola shodných množin

Hledání rozdílů

Množinové operace a severní pól

V závěrečné části kurzu použiješ operátory rlang k převodu argumentů na proměnné a vytvoříš funkce, které kombinují kód z dplyr a ggplot2.

V čem vězí ten problém?

Míra nezaměstnanosti podle regionu

Střední hodnoty nezaměstnanosti podle skupin

Bang-bang!!

Párování operátorů rlang

Bang bang into the room

Rlang v pohodlném křesle

Ty jsi mrož

Analyzuj výsledky podle regionů

Skvělý zvrat s ggplotem

Plánujeme grafy

Název grafu se komplikuje

Gratulujeme!

Nový jazyk: rlang

World Bank

International Monetary Fund (IMF)

Tidyverse obsahuje sadu výkonných balíčků, které usnadňují a urychlují práci s daty. Ale zkusil/a jsi někdy použít funkce dplyr uvnitř jiných funkcí a narazil/a na záhadné chyby nebo neočekávané výsledky? Tyto chyby byly s největší pravděpodobností způsobeny takzvaným tidy evaluation, které vyžaduje trochu jiný přístup. V kurzu Programování s dplyr se naučíš strategie, jak tyto chyby řešit pomocí balíčku rlang. Osvojíš si také další techniky programování s dplyr a při analýze světových trendů budeš pracovat s daty od Světové banky a Mezinárodního měnového fondu. Po absolvování kurzu budeš psát funkce pro tidyverse jako skutečný profesionál!

Joining Data with dplyr

Introduction to Writing Functions in R

Naučte se pokročilé transformace v dplyr a začleňte kód dplyr a ggplot2 do funkcí.

Programování s dplyr

Naučte se provádět pokročilé transformace v dplyr a začleňovat kód dplyr a ggplot2 do funkcí.

across() vs. c_across()

Programování s dplyr

Interaktivní praktické cvičení