अपने डेटा को नेस्ट करना
इस कोर्स में, आप 77 देशों के 52 वर्षों की अवधि के आर्थिक और सामाजिक इंडिकेटर्स के संग्रह के साथ काम करेंगे. यह डेटा gapminder डेटा फ्रेम में संग्रहीत है.
इस अभ्यास में, आप अपनी gapminder डेटा को nested डेटा फ्रेम में बदलेंगे, उस पहले टूल का उपयोग करके जो tidy मशीन लर्निंग स्किल्स की बुनियाद बनाता है: nest().
नोट: यह gapminder पैकेज में उपलब्ध डेटासेट की तुलना में अधिक विस्तृत संस्करण है. यह संस्करण dslabs पैकेज में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Tidyverse में मशीन लर्निंग
अभ्यास निर्देश
gapminderकी पहली छह पंक्तियाँ देखें.- अब
group_by()औरnest()का उपयोग करके अपने डेटा फ्रेम्स कोcountryके आधार पर नेस्ट करें, और इसेgap_nestedनाम से सहेजें. - नए बनाए गए डेटा फ्रेम
gap_nestedकी पहली छह पंक्तियाँ देखें. ध्यान दें कि एक नया जटिल कॉलम data है, जिसमें tibbles हैं.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Explore gapminder
head(___)
# Prepare the nested data frame gap_nested
library(tidyverse)
gap_nested <- gapminder %>%
group_by(___) %>%
___()
# Explore gap_nested
head(___)