Agrupar y reestructurar columnas similares
En esta lección vimos cómo algunas columnas del conjunto de datos de la encuesta de ciencia de datos de Kaggle estaban relacionadas entre sí, como las que tratan la frecuencia de distintos retos en el trabajo. Normalmente queremos analizar esas variables juntas, pero antes tenemos que localizarlas y pasarlas a un formato más fácil de usar. Probemos el proceso con las preguntas sobre lo útiles que les resultaron a los encuestados distintas plataformas para aprender.
El conjunto de datos multiple_choice_responses ya está cargado para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Datos categóricos en el Tidyverse
Instrucciones del ejercicio
- Selecciona solo las columnas que tienen
"LearningPlatformUsefulness"en el nombre. - Cambia los datos de formato ancho a largo con dos columnas,
learning_platformyusefulness. - Elimina las filas donde
usefulnesssea NA. - Quita
"LearningPlatformUsefulness"de cada cadena enlearning_platform.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
learning_platform_usefulness <- multiple_choice_responses %>%
# Select columns with LearningPlatformUsefulness in title
___(___("LearningPlatformUsefulness")) %>%
# Change data from wide to long
___(everything(), names_to = "learning_platform", values_to = "usefulness") %>%
# Remove rows where usefulness is NA
___(___()) %>%
# Remove "LearningPlatformUsefulness" from each string in learning_platform
mutate(learning_platform = ___())