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Groups of mutants

समूह के अनुसार summary statistics निकालने के अलावा, आप group-specific मानों के साथ कॉलम mutate भी कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, मानों को normalize करने की एक तकनीक है औसत घटाना और फिर standard deviation से भाग देना। आप group-specific normalization निम्न कोड से कर सकते हैं.

a_tibble %>%
  group_by(grp1, grp2) %>%
  mutate(normalized_x = (x - mean(x)) / sd(x))

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में sparklyr के साथ Spark परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

आपके लिए spark_conn नाम से एक Spark कनेक्शन बना दिया गया है। Spark में संग्रहीत ट्रैक मेटाडेटा से जुड़ा एक tibble पहले से track_metadata_tbl के रूप में परिभाषित है.

  • track_metadata की सामग्री को artist_name के अनुसार group करें.
  • time_since_first_release नाम का एक नया कॉलम जोड़ें.
    • इसका मान उस कलाकार के groupwise year में से पहले year (अर्थात min() year) को घटाकर बनाएँ.
  • पंक्तियों को time_since_first_release के अवरोही क्रम में arrange करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# track_metadata_tbl has been pre-defined
track_metadata_tbl

track_metadata_tbl %>%
  # Group by artist
  ___ %>%
  # Calc time since first release
  ___ %>%
  # Arrange by descending time since first release
  ___
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