Purrr के साथ डेटा सिम्युलेट करना
अक्सर, किसी डेटा समस्या को हल करते समय, हमें पहले कुछ सिम्युलेटेड डेटा बनाना पड़ता है ताकि देखें कि हमारी आइडिया संभव भी है या नहीं. उदाहरण के लिए, आप ऐसे डेटा पर मॉडल्स को टेस्ट करना चाह सकते हैं जिनमें ज्ञात अंतर हों, ताकि जाँचा जा सके कि मॉडल्स सही तरह काम कर रहे हैं.
इस अभ्यास में, आप purrr में यह कैसे होता है, देखेंगे: हम दो पॉप्युलेशन्स a और b के लिए "north", "east" और "west" साइट्स से डेटा सिम्युलेट करेंगे. दोनों पॉप्युलेशन्स को नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन से रैंडमली ड्रॉ किया जाएगा, लेकिन उनके means और standard deviations अलग होंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
purrr के साथ Functional Programming की बुनियाद
अभ्यास निर्देश
- "north", "east" और "west" के नामों की एक साइट लिस्ट बनाएँ.
- फिर
map()का उपयोग करके डेटा फ्रेम्स की एक लिस्ट बनाएँ जिसमें तीन कॉलम हों; पहला कॉलमsitesहो.- दूसरा कॉलम पॉप्युलेशन
aहो, जिसकाmean5, sample sizen200, औरsd(5/2) है. - तीसरा कॉलम पॉप्युलेशन
bहो, जिसकाmean200, sample sizen200, औरsd15 है.
- दूसरा कॉलम पॉप्युलेशन
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# List of sites north, east, and west
sites <- list(___)
# Create a list of data frames, each with a years, a, and b column
list_of_df <- map(___,
~___(___ = .x,
a = rnorm(mean = ___, n = ___, sd = ___),
b = rnorm(mean = ___, n = ___, sd = ___)))
list_of_df