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

Možnosti

intersect()

inner_join()

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.

Funguje pouze tehdy, když mají obě tibble stejné názvy sloupců.

Pro dvě tibble `df1` a `df2` se stejnými názvy sloupců tato funkce vždy vrátí všechny řádky, které mají `df1` a `df2` společné.

Funguje i tehdy, když mají oba argumenty různý počet sloupců.

Pro dvě tibble `df1` a `df2` tato funkce vrátí všechny řádky se shodujícími se hodnotami klíče mezi `df1` a `df2`.

intersect() vs. inner join

Programování s dplyr

Interaktivní praktické cvičení