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डेटा को सुसंगत बनाना

पिछले अभ्यास से अपना काम आगे बढ़ाते हैं। अब जब हमारे पास वही population है जिसकी हमें ज़रूरत थी, तो प्लॉटिंग के लिए डेटा को सही रूप में लाने के लिए इसे रिफॉर्मेट करते हैं। ग्राफ़ केवल इस बात पर फ़्लायर्स की राय देखता है कि अलग-अलग व्यवहार रूडे हैं या नहीं, इसलिए पहले हमें सिर्फ़ उन्हीं कॉलमों का चयन करना होगा। फिर हम डेटा को reshape कर सकते हैं ताकि अगला लेसन शुरू करने से पहले अलग-अलग सवालों से summary डेटा निकालने की तैयारी हो जाए।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Tidyverse में Categorical डेटा

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • वे कॉलम चुनें जिनके कॉलम नाम में "rude" आता है।
  • डेटासेट को "wide" से "long" में बदलें, जिसमें वैरिएबल नामों को "response_var" नाम के कॉलम में और मानों को "value" नाम के कॉलम में रखें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

gathered_data <- flying_etiquette %>%
    mutate(across(where(is.character), as.factor)) %>%
    filter(`How often do you travel by plane?` != "Never") %>%
    # Select columns containing "rude"
    ___ %>%
    # Change format from wide to long
    ___
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