टॉपिक्स को रिकोड करना
डेटा को और समझने योग्य बनाने के लिए सफाई का एक और कदम बाकी है। अभी टॉपिक्स दो-अक्षरी कोड से दर्शाए गए हैं:
- me: Palestinian conflict
- nu: Nuclear weapons and nuclear material
- di: Arms control and disarmament
- hr: Human rights
- co: Colonialism
- ec: Economic development
ताकि आप डेटा को आसानी से समझ सकें, इन कोड्स को उनके पूरे नाम से बदलकर रिकोड कीजिए। आप यह dplyr के recode() फंक्शन से कर सकते हैं, जो दी गई वैल्यूज़ को आपके बताए गए नए मानों से बदलता है:
example <- c("apple", "banana", "apple", "orange")
recode(example,
apple = "plum",
banana = "grape")
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
केस स्टडी: R में Exploratory Data Analysis
अभ्यास निर्देश
dplyr के recode() फंक्शन को mutate() में उपयोग करके votes_gathered डेटा फ्रेम में हर दो-अक्षरी कोड को उसके संबंधित पूरे नाम से बदलें। इसे votes_tidied के रूप में सेव करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Replace the two-letter codes in topic: votes_tidied
votes_tidied <- ___ %>%
mutate(topic = recode(___,
___ = "Palestinian conflict",
___ = "Nuclear weapons and nuclear material",
___ = "Arms control and disarmament",
___ = "Human rights",
___ = "Colonialism",
___ = "Economic development"))