Klingen Lambda-Funktionen, Mappers und Prädikate für dich einschüchternd? Keine Sorge! Nachdem wir dein purrr-Wissen aufgefrischt haben, tauchen wir in Functional Programming 101 ein, entdecken anonyme Funktionen und Prädikate und sehen, wie wir sie zum Bereinigen und Erkunden von Daten einsetzen können.

purrr-Grundlagen – ein Auffrischungskurs

Auffrischung: deine purrr-Kenntnisse

Noch ein purrr‑Auffrischer

Einführung in Mappers

Lambda-Funktionen erstellen

Lambda-Funktionen

Mit Mappers deine Daten bereinigen

Bereinige deine Daten mit keep

Aufteilen mit keep() und discard()

Prädikate

Was ist ein Prädikat?

Daten mit Prädikaten untersuchen

Programmieren mit purrr

Bereit, mit funktionaler Programmierung und purrr tiefer einzusteigen? In diesem Kapitel entdecken wir das Konzept der funktionalen Programmierung, betrachten Fehlerbehandlung einschließlich safely() und possibly(), und führen die Funktion compact() ein, um deinen Code zu bereinigen.

Funktionale Programmierung in R

Alles, was passiert, ist ein Funktionsaufruf

Reine Funktionen erkennen

Werkzeuge für funktionale Programmierung in purrr

Sichere Iterationen

Schreibe eine Funktion

possibly() verwenden

Eine possibly()-Variante von read_lines()

Alles in einem Aufruf

Mit Ergebnissen von Adverbien umgehen

Unsere Funktion perfekt aufsetzen

Statuscodes mit GET() extrahieren

Funktionale Programmierung: von der Theorie zur Praxis

In diesem Kapitel schreiben wir mit purrr Code, der verständlicher, sauberer und leichter wartbar ist. Wir lernen, wie man mit compose() und negate() saubere Funktionen schreibt. Außerdem nutzen wir partial(), um Funktionen zu komponieren, indem wir Argumente bestehender Funktionen vorab „befüllen“. Abschließend führen wir Listenspalten ein – eine praktische Datenstruktur, die uns hilft, mit dem Tidyverse sauberen Code zu schreiben.

Warum saubererer Code?

Wie schreibt man compose()

Zurück ins Büro

Funktionen mit compose() und negate() bauen

Zähle die NA

Funktionen vorbefüllen

Ein Content-Extractor

Noch ein Extractor

List-Spalten

Über List-Columns

Erstelle ein Dataframe mit Listenspalte

Besserer Code mit purrr

Zum Schluss fassen wir alles, was wir über purrr gelernt haben, in einer Fallstudie zusammen. Wir analysieren Daten, die von Twitter gescraped wurden, organisieren sie mit sauberem Code und identifizieren anschließend Twitter-Influencer der RStudio-Konferenz 2018.

Den Datensatz entdecken

Spiel mit Tweets, Runde 1

Profile identifizieren

Informationen aus dem Datensatz extrahieren

Favoriten zählen

Mentions extrahieren

URLs bearbeiten

URLs analysieren

Mit URLs spielen

Influencer identifizieren

Den Datensatz aufteilen

Wir haben eine:n Gewinner:in!

Glückwunsch!

Fallstudie

Hast du dich schon einmal gefragt, was die purrr-Beschreibung („A functional programming toolkit for R“) bedeutet? Dann bist du hier genau richtig! Dieser Kurs führt dich durch den Teil von purrr, der sich mit funktionaler Programmierung beschäftigt – mit anderen Worten: Du lernst, wie du die Flexibilität des .f in map(.x, .f) voll ausschöpfst, um über Listen, Vektoren und data.frames zu iterieren – mit robustem, sauberem und leicht wartbarem Code. Im Laufe des Kurses wirst du lernen, eigene Mappers (auch Lambda-Funktionen genannt) zu schreiben sowie Prädikate und Adverbien zu verwenden. Zum Schluss wendest du das neue Wissen in einem Anwendungsfall an: Du siehst an einem konkreten Beispiel mit einer einfachen verschachtelten Liste, wie du Elemente extrahierst, beibehältst oder verwirfst, wie du Funktionen komponierst, um Ergebnisse aus dieser Liste zu verarbeiten und zu parsen, wie du Workflows mit purrr in andere Funktionen integrierst und wie du dank der purrr-Werkzeuge Copy-and-Paste vermeidest.

Foundations of Functional Programming with purrr

Lernen Sie mit purrr, um robusten, sauberen und leicht wartbaren iterativen Code zu erstellen.

Fortgeschrittene funktionale Programmierung mit purrr

Mit purrr weiterlernen, um robusten, sauberen und leicht wartbaren iterativen Code zu erstellen.

Tidyverse Toolbox für Fortgeschrittene

Data Scientist & R Hacker at ThinkR

Einführung in das Programmieren mit purrr

$whoami

purrr entdecken

Was deckt dieser Kurs ab?

Die Daten

purrr-Grundlagen – Auffrischung (Teil 1)

purrr-Grundlagen – Auffrischung (Teil 2)

purrr-Grundlagen – Auffrischung (Teil 3)

Lass uns üben!

Programmieren mit purrr - purrr-Grundlagen – ein Auffrischungskurs

purrr-Grundlagen – ein Auffrischungskurs

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