Themen neu codieren
Es gibt noch einen Schritt bei der Datenbereinigung, damit alles besser interpretierbar wird. Aktuell sind die Themen durch zweibuchstabige Codes dargestellt:
- me: Palästinakonflikt
- nu: Nuklearwaffen und nukleares Material
- di: Rüstungskontrolle und Abrüstung
- hr: Menschenrechte
- co: Kolonialismus
- ec: Wirtschaftliche Entwicklung
Damit du die Daten leichter interpretieren kannst, kodiere die Daten um und ersetze diese Codes durch die vollständigen Bezeichnungen. Das geht mit der recode()-Funktion aus dplyr, die Werte durch von dir angegebene ersetzt:
example <- c("apple", "banana", "apple", "orange")
recode(example,
apple = "plum",
banana = "grape")
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fallstudie: Explorative Datenanalyse in R
Anleitung zur Übung
Verwende die Funktion recode() aus dplyr in einem mutate(), um jeden zweibuchstabigen Code im Data Frame votes_gathered durch die entsprechende vollständige Bezeichnung zu ersetzen. Speichere das Ergebnis als votes_tidied.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Replace the two-letter codes in topic: votes_tidied
votes_tidied <- ___ %>%
mutate(topic = recode(___,
___ = "Palestinian conflict",
___ = "Nuclear weapons and nuclear material",
___ = "Arms control and disarmament",
___ = "Human rights",
___ = "Colonialism",
___ = "Economic development"))