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collectors के साथ col_types

इंपोर्ट की गई कॉलम्स के टाइप सेट करने का एक और तरीका collectors का उपयोग करना है। read_ फंक्शंस के col_types आर्गुमेंट में कलेक्टर फंक्शंस को list() के रूप में पास किया जा सकता है, ताकि वे जान सकें कि किसी कॉलम के मानों को कैसे इंटरप्रेट करना है.

कलेक्टर फंक्शंस की पूरी सूची के लिए, आप collector डोक्यूमेंटेशन देख सकते हैं। इस अभ्यास में आपको दो कलेक्टर फंक्शंस की ज़रूरत होगी:

  • col_integer(): कॉलम को integer के रूप में इंटरप्रेट किया जाना चाहिए.
  • col_factor(levels, ordered = FALSE): कॉलम को दिए गए levels वाले factor के रूप में इंटरप्रेट किया जाना चाहिए.

इस अभ्यास में, आप hotdogs.txt (view) के साथ काम करेंगे, जो एक tab-delimited फ़ाइल है और जिसकी पहली पंक्ति में कॉलम नाम नहीं हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में डेटा इम्पोर्ट करने का परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • hotdogs आपके लिए कॉलम टाइप सेट किए बिना बनाया गया है। summary() फंक्शन का उपयोग करके इसका सारांश देखें.
  • आपके लिए दो कलेक्टर फंक्शंस परिभाषित हैं: fac और int. इन्हें देखें, क्या आप समझते हैं ये क्या collect कर रहे हैं?
  • दूसरी read_tsv() कॉल में, col_types आर्गुमेंट संपादित करें: list() पास करें जिसमें fac, int और int हों, ताकि पहली कॉलम factor के रूप में और दूसरी व तीसरी कॉलम integers के रूप में इंपोर्ट हों.
  • hotdogs_factor का summary() बनाएँ। इसे hotdogs के सारांश से तुलना करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import without col_types
hotdogs <- read_tsv("hotdogs.txt", col_names = c("type", "calories", "sodium"))

# Display the summary of hotdogs
___

# The collectors you will need to import the data
fac <- col_factor(levels = c("Beef", "Meat", "Poultry"))
int <- col_integer()

# Edit the col_types argument to import the data correctly: hotdogs_factor
hotdogs_factor <- read_tsv("hotdogs.txt",
                           col_names = c("type", "calories", "sodium"),
                           col_types = NULL)

# Display the summary of hotdogs_factor
___
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