शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Nested data frames से Cognostics

चलिए cognostics के रूप में average close price, average volume, और annual return निकालते हैं। जिन वैरिएबल्स पर ये आधारित हैं — open, close, और volume — वे हमारे by_symbol डेटासेट के nested data frame data के अंदर हैं.

ध्यान दें कि सुविधा के लिए annual_return() फंक्शन पहले से दिया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Trelliscope के साथ बिग डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • map() का उपयोग करके data के हर nested data frame पर compute करें.
  • map फंक्शन के अंदर, एक summary data frame बनाएँ जिसमें average close price, average volume, और annual percentage return शामिल हो। उपलब्ध कॉलम नाम याद करने के लिए by_symbol$data[[1]] देखिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

library(trelliscopejs)
library(dplyr)
library(purrr)

annual_return <- function(x)
  100 * (tail(x$close, 1) - head(x$open, 1)) / head(x$open, 1)

# Compute by_symbol_avg
by_symbol_avg <- mutate(by_symbol,
  stats = ___(___, function(x) {
    data_frame(
      mean_close = mean(x$___),
      mean_volume = mean(x$___),
      annual_return = annual_return(x)
    )
  }))
कोड संपादित करें और चलाएँ