Kantentypen extrahieren

In dieser Übung gleichst du die Kunden-IDs im Customer-Dataframe mit der Kantenliste ab, um herauszufinden, ob jede Kante eine Churn-, Nicht-Churn- oder gemischte Kante ist. Mit der Funktion match() fügst du der Kantenliste zwei Spalten hinzu.

fromLabel mit dem Churn-Status der Spalte from
toLabel mit dem Churn-Status der Spalte to

Der Befehl match(x, y) gibt einen Vektor mit den Positionen von x in y zurück. In der Abbildung oben ist match(edgeList$from, customers$id) gleich 1,1,1,2,2. Zum Beispiel ist die vierte Zeile in edgeList$from, also der Kunde mit der ID 393, das zweite Element in customers$id. Das Churn-Label dieses Kunden ist daher customers[2,2] bzw. 0. Analog ist das Churn-Label aller Einträge in edgeList$from customers[match(edgeList$from, customers$id),2].

Diese Übung ist Teil des Kurses

Predictive Analytics mit vernetzten Daten in R

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Anleitung zur Übung

Füge dem Dataframe edgeList eine Spalte FromLabel hinzu, die die Labels der from-Knoten enthält, indem du customers$id mit edgeList$from abgleichst und customers$churn extrahierst.
Mache das Gleiche für die to-Kanten und nenne diese Spalte ToLabel.
Füge dem Dataframe edgeList eine Spalte edgeType hinzu, die die Summe der Spalten FromLabel und ToLabel ist.
Verwende die Funktion table(), um die Anzahl der Kanten jedes Typs zu sehen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Add the column edgeList$FromLabel
edgeList$FromLabel <- customers[match(edgeList$___, customers$___), 2]
 
# Add the column edgeList$ToLabel
edgeList$ToLabel <- customers[___(___, ___), 2]
 
# Add the column edgeList$edgeType
edgeList$edgeType <- edgeList$___ + edgeList$___
 
# Count the number of each type of edge
___(edgeList$edgeType)

Code bearbeiten und ausführen