Strings bereinigen

In dieser Lektion haben wir die Grundlagen von „Regex“, also regulären Ausdrücken, kennengelernt, mit denen sich allgemeine Muster erfassen lassen. Wir haben zwei Notationen behandelt:

Expression	Does this
`.`	passt auf jedes Zeichen
`*`	null- oder mehrmals

Zum Beispiel würde ".*science " auf "data science " in der Zeichenfolge "data science rocks!" passen.

Nutzen wir das Gelernte, um die Spalte response_var im Datensatz gathered_data aus der vorherigen Lektion anzupassen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Kategorische Daten im Tidyverse

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Anleitung zur Übung

Verwende str_remove, um in der Spalte response_var alles vor und einschließlich „rude to “ (mit dem Leerzeichen am Ende) zu entfernen.
Verwende str_remove, um „on a plane“ aus der Spalte response_var zu entfernen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

gathered_data %>%
    # Remove everything before and including "rude to " (with that space at the end!)
    mutate(response_var = ___(response_var, ___)) %>%
    # Remove "on a plane"
    mutate(response_var = ___(response_var, ___))

Code bearbeiten und ausführen