Nettoyer des chaînes de caractères

Dans cette leçon, vous avez vu les bases des « regex », ou expressions régulières, qui permettent de repérer des motifs généraux. Nous avons couvert deux notations :

Expression	Rôle
`.`	correspond à n'importe quel caractère
`*`	zéro fois ou plus

Par exemple, ".*science " correspondrait à « data science » dans la chaîne « data science rocks! »

Mettons ces acquis en pratique pour modifier response_var dans l'ensemble de données que vous avez créé à la leçon précédente, gathered_data.

Cette activité fait partie du cours

Données catégorielles dans le tidyverse

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Instructions de l’exercice

Utilisez str_remove pour supprimer tout ce qui précède, y compris « rude to » (avec l'espace à la fin), dans la colonne response_var.
Utilisez str_remove pour supprimer « on a plane » de la colonne response_var.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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, ___))

Modifier et exécuter le code