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मिलते-जुलते कॉलम को समूहित करना और रीशेप करना

इस लेसन में, आपने देखा कि Kaggle डेटा साइंस सर्वे डेटासेट के कुछ कॉलम एक-दूसरे से जुड़े हुए हैं, जैसे अलग-अलग कामकाजी चुनौतियों की आवृत्ति बताने वाले कॉलम। आम तौर पर हम उन वैरिएबल्स को साथ में देखना चाहते हैं, लेकिन पहले, हमें उन्हें ढूँढना होता है और ऐसे फ़ॉर्मेट में बदलना होता है जो इस्तेमाल में आसान हो। आइए इसी प्रक्रिया को उन सवालों पर आज़माएँ जिनमें यह पूछा गया था कि सीखने के लिए अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म्स सर्वे उत्तरदाताओं को कितने उपयोगी लगे।

डेटासेट multiple_choice_responses आपके लिए लोड कर दिया गया है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Tidyverse में Categorical डेटा

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • सिर्फ़ उन्हीं कॉलम्स को चुनें जिनके नाम में "LearningPlatformUsefulness" आता है।
  • डेटा को वाइड से लॉन्ग फ़ॉर्मेट में बदलें, और दो कॉलम रखें: learning_platform और usefulness।
  • वे पंक्तियाँ हटा दें जहाँ usefulness NA है।
  • learning_platform की हर स्ट्रिंग में से "LearningPlatformUsefulness" हटा दें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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 = ___())
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