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foreign के साथ STATA डेटा इम्पोर्ट करें (2)

डेटा काफ़ी विविध हो सकता है — character vectors से लेकर categorical variables, dates और आगे तक. ऐसे मामलों में read.dta() के अतिरिक्त आर्ग्युमेंट्स बहुत काम आते हैं.

आप जिन आर्ग्युमेंट्स का सबसे ज़्यादा इस्तेमाल करेंगे, वे हैं convert.dates, convert.factors, missing.type और convert.underscore. जैसा कि Filip ने वीडियो में समझाया, इनके अर्थ सीधे-सादे हैं. मकसद STATA डेटा को मानक R डेटा स्ट्रक्चर्स में सही तरह कन्वर्ट करना है. डिफ़ॉल्ट वैल्यूज़ जानने के लिए ?read.dta टाइप करें.

इस अभ्यास का डेटासेट अलग-अलग व्यक्तियों के लिए सामाजिक-आर्थिक माप और शिक्षा तक पहुँच की जानकारी रखता है (स्रोत: World Bank). यह डेटा edequality.dta के रूप में उपलब्ध है, जो आपकी working directory के worldbank फ़ोल्डर में है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Importing Data in R

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • file.path() का उपयोग करके फ़ाइल का path निर्दिष्ट करें. इसे path नाम दें. याद रखें, "edequality.dta" फ़ाइल "worldbank" फ़ोल्डर में है.
  • path वैरिएबल का उपयोग करके डेटा फ़ाइल को तीन अलग-अलग तरीकों से इम्पोर्ट करें; हर बार str() से उसकी संरचना दिखाएँ:
  • edu_equal_1: केवल फ़ाइल path को read.dta() में पास करें.
  • edu_equal_2: फ़ाइल path पास करें और convert.factors को FALSE पर सेट करें.
  • edu_equal_3: फ़ाइल path पास करें और convert.underscore को TRUE पर सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# foreign is already loaded

# Specify the file path using file.path(): path


# Create and print structure of edu_equal_1



# Create and print structure of edu_equal_2



# Create and print structure of edu_equal_3
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