Regrouper et remodeler des colonnes similaires

Dans cette leçon, nous avons vu que certaines colonnes du jeu de données du sondage Kaggle sur la science des données étaient liées entre elles, par exemple celles qui évaluent la fréquence de différents défis au travail. On souhaite généralement examiner ces variables ensemble, mais il faut d'abord les repérer et les transformer dans un format plus facile à utiliser. Mettons le tout en pratique avec les questions sur l'utilité perçue de différentes plateformes d'apprentissage par les répondants au sondage.

Le jeu de données multiple_choice_responses a été chargé pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Données catégorielles dans le tidyverse

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Instructions de l’exercice

Sélectionnez uniquement les colonnes dont le nom contient "LearningPlatformUsefulness".
Convertissez les données du format large au format long avec deux colonnes, learning_platform et usefulness.
Supprimez les lignes où usefulness vaut NA.
Retirez "LearningPlatformUsefulness" de chaque chaîne dans learning_platform.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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 = ___())

Modifier et exécuter le code