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क्या lambda functions, mappers, और predicates आपको डरावने लगते हैं? अब चिंता की ज़रूरत नहीं! आपकी purrr मेमोरी ताज़ा करने के बाद, हम functional programming 101 में गहराई से जाएँगे, anonymous functions और predicates खोजेंगे, और देखेंगे कि इन्हें डेटा साफ़ करने और explore करने में कैसे इस्तेमाल करें।
क्या आप functional programming और purrr में और गहराई तक जाने के लिए तैयार हैं? इस अध्याय में, हम फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग की अवधारणा समझेंगे, safely() और possibly() सहित error handling को explore करेंगे, और अपने कोड की सफ़ाई के लिए compact() फंक्शन से परिचय कराएँगे।
इस अध्याय में, हम purrr का उपयोग करके ऐसा कोड लिखेंगे जो और स्पष्ट, साफ़-सुथरा, और मेंटेन करने में आसान हो। हम compose() और negate() के साथ साफ़ functions लिखना सीखेंगे। हम partial() का भी उपयोग करेंगे ताकि मौजूदा functions से arguments को "prefill" करके functions को compose कर सकें। आख़िर में, हम list-columns का परिचय देंगे, जो एक सुविधाजनक data structure है और Tidyverse का उपयोग करते हुए साफ़ कोड लिखने में मदद करता है।
हम purrr के बारे में जो कुछ भी जानते हैं उसे एक केस स्टडी में समेटेंगे। यहाँ, हम purrr का उपयोग करके Twitter से scraped किए गए डेटा का विश्लेषण करेंगे। हम साफ़ कोड से डेटा को व्यवस्थित करेंगे और फिर 2018 RStudio कॉन्फ़्रेंस के Twitter influencers की पहचान करेंगे।
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