लेवल्स की संख्या निकालना
dplyr में mutate() और summarize() के साथ, आप across() फंक्शन का इस्तेमाल करके उनका दूसरा आर्ग्युमेंट—एक फंक्शन—उन सभी कॉलम्स पर लगा सकते हैं जहाँ पहला आर्ग्युमेंट true हो.
हम इन्हें tidyr के साथ मिलाकर multiple_choice_responses में हर factor वैरिएबल के लिए लेवल्स की संख्या पाएँगे. tidyr का pivot_longer() किसी डेटासेट को wide से long फॉर्मेट में ले जाता है. इसके दो आर्ग्युमेंट नए कॉलम के नाम होते हैं—एक में पुराने कॉलम नाम आते हैं और दूसरे में सारे values.
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Tidyverse में Categorical डेटा
अभ्यास निर्देश
- सभी character कॉलम्स को factor कॉलम्स में बदलें और नए डेटासेट को
responses_as_factorsके रूप में सेव करें. - एक नया डेटासेट
number_of_levelsबनाएँ, जहाँ आप:summarizeके साथacrossका उपयोग करके हर कॉलम परnlevels()फंक्शन लगाएँ.- डेटासेट के फॉर्मेट को wide से long में बदलें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Change all the character columns to factors
responses_as_factors <- multiple_choice_responses %>%
mutate(___(is.character, as.factor))
number_of_levels <- responses_as_factors %>%
# Apply the function nlevels to each column
summarize(___(everything(), ___)) %>%
# Change the dataset from wide to long
___(everything(), names_to = "variable", values_to = "num_levels")