अपने डेटा को मैप करना
mutate() के साथ मिलाकर, आप map() का उपयोग करके अपनी गणना के नतीजों को डेटा फ़्रेम में जोड़ सकते हैं. चूँकि map() फंक्शन हमेशा लिस्ट्स का वेक्टर लौटाता है, इसलिए इस जानकारी को एक न्यूमेरिक वेक्टर में निकालने के लिए आपको unnest() का उपयोग करना होगा.
यहाँ आप gapminder डेटासेट में प्रत्येक देश की औसत जनसंख्या निकालकर इस फ़ंक्शनैलिटी को एक्सप्लोर करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Tidyverse में मशीन लर्निंग
अभ्यास निर्देश
- प्रत्येक देश के लिए जनसंख्या का औसत निकालने हेतु
mean()फंक्शन को अप्लाई करने के लिएmap()का उपयोग करें औरmutate()के जरिएmean_popनाम का नया लिस्ट कॉलम जोड़ें. pop_nestedकी पहली 6 पंक्तियाँ देखें.mean_popलिस्ट को न्यूमेरिक कॉलम में बदलने के लिएunnest()का उपयोग करें और इसेpop_meanडेटा फ़्रेम के रूप में सेव करें.head()का उपयोग करकेpop_meanको एक्सप्लोर करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate the mean population for each country
pop_nested <- gap_nested %>%
mutate(mean_pop = map(___, ~mean(.x$___)))
# Take a look at pop_nested
head(___)
# Extract the mean_pop value by using unnest
pop_mean <- pop_nested %>%
unnest(___)
# Take a look at pop_mean
head(___)